Statistical methods are a popular approach for detecting anomalies in time series data. These methods involve analyzing the statistical properties of the data to identify unusual patterns or outliers. Here are some commonly used statistical methods for anomaly detection in time series data:

    1 Z-score: This method involves calculating the number of standard deviations a data point is away from the mean of the data set. Data points that fall outside a certain number of standard deviations are considered anomalous.

    2 Grubbs' Test: This method is used to detect a single outlier in a univariate dataset. It works by calculating a test statistic that measures the distance between the suspected outlier and the mean of the data set.

    3 Boxplot Method: This method involves dividing the data into quartiles and then plotting a box around the middle two quartiles. Data points that fall outside the whiskers of the boxplot are considered anomalous.

    4 Percentiles: This method involves identifying a threshold value beyond which data points are considered anomalous. The threshold value is often based on a certain percentile of the data set, such as the 99th percentile.

These statistical methods are simple to implement and can provide quick insights into the anomalies present in the data. However, they are often sensitive to the assumptions made about the underlying distribution of the data, and may not work well in cases where the data is non-Gaussian or has complex patterns. Therefore, it is important to consider the limitations of these methods and explore other techniques if needed.
วิธีการทางสถิติเป็นวิธีการที่นิยมใช้ในการตรวจหาความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลา วิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบหรือค่าผิดปกติที่ผิดปกติ ต่อไปนี้เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้โดยทั่วไปสำหรับการตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลา: 1 คะแนน Z: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณจำนวนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่จุดข้อมูลอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล จุดข้อมูลที่อยู่นอกค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจำนวนหนึ่งจะถือว่ามีความผิดปกติ 2 การทดสอบของ Grubbs: วิธีการนี้ใช้ในการตรวจจับค่าผิดปกติเพียงค่าเดียวในชุดข้อมูลที่ไม่แปรเปลี่ยน ทำงานโดยการคำนวณสถิติทดสอบที่วัดระยะห่างระหว่างค่าผิดปกติที่น่าสงสัยและค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล 3 วิธี Boxplot: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นควอร์ไทล์ จากนั้นจึงพล็อตกล่องรอบควอไทล์ตรงกลาง 2 ควอไทล์ จุดข้อมูลที่อยู่นอกขอบเขตของ Boxplot ถือว่ามีความผิดปกติ 4 เปอร์เซ็นต์: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการระบุค่าเกณฑ์ที่เกินกว่าจุดข้อมูลที่ถือว่ามีความผิดปกติ ค่าเกณฑ์มักจะขึ้นอยู่กับเปอร์เซ็นไทล์ที่แน่นอนของชุดข้อมูล เช่น เปอร์เซ็นไทล์ที่ 99 วิธีการทางสถิติเหล่านี้นำไปปฏิบัติได้ง่ายและสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับความผิดปกติที่มีอยู่ในข้อมูล อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้มักจะอ่อนไหวต่อสมมติฐานที่ทำขึ้นเกี่ยวกับการกระจายข้อมูลที่สำคัญ และอาจทำงานได้ไม่ดีในกรณีที่ข้อมูลไม่ใช่แบบเกาส์เซียนหรือมีรูปแบบที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องพิจารณาข้อจำกัดของวิธีการเหล่านี้และสำรวจเทคนิคอื่นๆ หากจำเป็น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence