ASTM D7915-14
一般化極度スチューデント化偏差 (GESD) 手法を使用して、データセット内の複数の外れ値を同時に特定するための標準的な手法
- 規格番号
- ASTM D7915-14
- 制定年
- 2014
- 出版団体
- American Society for Testing and Materials (ASTM)
- 状態
- に置き換えられる
- ASTM D7915-18
- 最新版
- ASTM D7915-22
- 範囲
- 3.1&# GESD 手順を使用すると、データ セットを事前に調べて、データ セット内の外れ値 (r) を事前に決定する必要がなく、同時に最大で所定の数の外れ値を特定できます。 潜在的な外れ値の位置と数。 3.2&# GESD手順はマスキングに対して堅牢です。 マスキングとは、複数の外れ値が存在することにより、外れ値識別手順でデータ セット内のいずれかの観測値が外れ値であると宣言されなくなる現象を指します。 3.3&# GESD手順は自動化に適しているため、自動化されたコンピュータアルゴリズムとして簡単にプログラムできます。 1.1&# この演習では、データ セット内の複数の外れ値を同時に識別するための一般化極端スチューデント化逸脱 (GESD) 多外れ値手順を適用するための段階的な手順を提供します。 (参考文献を参照。 ) 1.2 この実践は、連続的な数値スケールで表される観察を含むデータセットに適用できます。 1.3&# この実践は、少なくとも 6 つの観測値で構成されるデータ セットに適用できます。 1.4&# この手法は、正規 (ガウス) モデルがデータ セット内の観測値の分布表現に合理的に適切であるデータ セットに適用できます。 1.5 この実践によって設定された決定基準に関連する外れ値の誤った識別の確率は 0.01 です。 1.6&# この実践は、GESD 手法に関連する統計原則と仮定に精通した担当者の指導の下で実施することをお勧めします。 1.7&# この規格は、その使用に関連する安全上の懸念がある場合、そのすべてに対処することを目的とするものではありません。 適切な安全衛生慣行を確立し、使用前に規制上の制限の適用可能性を判断することは、この規格のユーザーの責任です。
ASTM D7915-14 発売履歴
- 2022 ASTM D7915-22 データセット内の複数の外れ値を同時に識別する一般化極端学生偏差 (GESD) 手法を適用するための標準的な実践方法
- 2018 ASTM D7915-18 一般化極限学習偏差 (GESD) 手法を適用してデータセット内の複数の外れ値を同時に識別するための標準的な手法
- 2014 ASTM D7915-14 一般化極度スチューデント化偏差 (GESD) 手法を使用して、データセット内の複数の外れ値を同時に特定するための標準的な手法
