統計的方法の詳細を教えてください
もちろん！統計的方法は、時系列データで異常を検出するための最も一般的に使用される方法の1つです。これらの方法は、時系列の通常の値が正規分布などの統計的分布に従うという仮定に基づいています。特定の範囲またはしきい値の外側にある値は、異常と見なすことができます。

時系列データの異常の検出に使用される統計的方法のいくつかは次のとおりです。

1. Zスコア：シリーズの標準偏差に関して、シリーズ全体の平均からのデータポイントの偏差を計算します。特定のしきい値を上回るZスコアを持つデータポイントは、異常と見なされます。

2. Grubbsのテスト：平均からのデータポイントの最大偏差をシリーズ全体の標準偏差と比較することにより、一度に1つの外れ値を識別します。

3. BoxPlot：ボックスとウィスカープロットを使用して、データの視覚的な表現を作成します。ひげの外側にあるデータポイントは、異常と見なされます。

これらの方法は、時系列データの単純な異常を検出するのにシンプルで効果的ですが、不規則な間隔で発生する複雑な異常または異常には適していない場合があります。したがって、データの性質と検出される異常の種類に基づいて、適切な統計的方法を選択することが重要です。