IQR chính xác đến mức nào để phát hiện các ngoại lệ

Tôi đang viết một kịch bản phân tích thời gian chạy của các quy trình. Tôi không chắc chắn về phân phối của họ nhưng tôi muốn biết nếu một quá trình chạy "quá dài". Cho đến nay tôi đã sử dụng 3 độ lệch chuẩn của lần chạy trước (n> 30), nhưng tôi được cho biết rằng điều này không cung cấp bất cứ điều gì hữu ích nếu dữ liệu không bình thường (dường như không có). Tôi tìm thấy một bài kiểm tra ngoại lệ khác nói rằng:

Tìm phạm vi phần tư giữa, đó là IQR = Q3 - Q1, trong đó Q3 là phần tư thứ ba và Q1 là phần tư thứ nhất. Sau đó tìm hai số này:

a) Q1 - 1.5 * IQR b) Q3 + 1.5 * IQR

Điểm này là ngoại lệ nếu <a hoặc> b

Dữ liệu của tôi có xu hướng là những thứ như 2 giây, 3 giây, 2 giây, 5 giây, 300 giây, 4 giây, .... trong đó 300 giây rõ ràng là một ngoại lệ.

Phương pháp nào tốt hơn? Phương pháp IQR hay phương pháp độ lệch chuẩn?

Thực sự có toàn bộ sách về ngoại lệ.

Câu trả lời cụ thể thông thường là độ lệch chuẩn được kéo lên bởi các ngoại lệ, do đó, bất kỳ quy tắc nào dựa trên SD có thể hoạt động kém.

Các quy tắc Tukey trên các bộ tứ +/- 1,5 IQR mà bạn trích dẫn đã ra khỏi thủ công với các bộ dữ liệu có kích thước vừa và nhỏ vào những năm 1970 và được thiết kế để chỉ ra các giá trị mà bạn có thể muốn nghĩ về cá nhân. Không rõ ràng rằng họ mang đến các bộ dữ liệu lớn hơn nhiều, cũng không áp dụng khi bạn mong đợi độ lệch đáng kể.

Một câu trả lời chung chung hơn là một quy tắc ngoại lệ là tốt nếu nó luôn đưa ra quyết định đúng, nhưng làm thế nào bạn có thể nói?

Đây là lãnh thổ gây tranh cãi, nhưng tôi hy vọng một ngoại lệ sẽ xuất hiện trên biểu đồ vì nó rất khác biệt so với các biểu đồ khác. Nhưng nó thường là (thường là?) Một cuộc gọi khó khăn để nói lên sự khác biệt giữa những gì bạn mong đợi trong một bản phân phối nặng nề và những gì quá hoang dã để coi là bất cứ điều gì ngoại trừ. Đôi khi biến đổi làm cho một ngoại lệ trông bình thường hơn nhiều.

Hơn nữa, nếu bạn sử dụng các phương thức mạnh mẽ, bạn có thể lo lắng một chút về chính xác giá trị nào được gọi là ngoại lệ, nhưng lo lắng hơn về các ngoại lệ nói chung.

Bạn nói rằng bạn không chắc chắn về phân phối nhưng các quy trình đang diễn ra rất dễ thu thập và đánh giá để phân phối. Chỉ cần lưu một loạt các lần và phân tích những. Cho số lần bạn đăng, bạn có thể nhận được rất nhiều trong một vài giờ.

Tìm kiếm của bạn cho một quy tắc cho một ngoại lệ không cần phải quá chung chung. Nó có thể được cụ thể cho nhiệm vụ của bạn. Bạn có thể thu thập nhiều dữ liệu. Thu thập nó, kiểm tra nó, và sau đó quyết định khi một quá trình quá dài. Có thể cách tiếp cận dựa trên IQR sẽ hoạt động nhưng bạn có thể sử dụng tập dữ liệu của mình hoặc phù hợp với tham số để thực hiện mô phỏng và xem liệu nó có hoạt động tốt không. Điều tương tự cũng xảy ra với SD. Nó có thể chỉ là> 50 là quá dài và đó là tất cả những gì bạn cần.