Как находить такие «аномалии» в выборке?

Question

[BitNeBolt]

Есть такие выборки:

Первая

Вторая

Третья

С помощью какого алгоритма можно находить "зоны с высокими значениями"?

Answer 1

[BitNeBolt]

Лучшим порогом для выбора стало среднее арифметическое.

Comments

[dmshar]

На дилетантском уровне - да. Для серьезного применения - не подходит.

[BitNeBolt]

dmshar, а что будет работать лучше?

[dmshar]

BitNeBolt, Вообще-то есть целый раздел в Мachine Learning и ее применениях для (технической) диагностики/мониторинга объектов, который называется "обнаружение аномалий". Который в свою очередь делиться на "обнаружение выбросов", обнаружение novelty" и на "change point detection". В зависимости от поставленной задачи и особенностей набора данных могут применяться (и будут "лучше работать") разные методы. Однозначного ответа нет. Но даже в ваших данных видно, что метод "обрезаем по среднему значению" подходит только, если есть абсолютный ноль. А в жизни так бывает не всегда. Так что однозначного ответа нет. Всегда надо пробовать и сравнивать несколько. Конечно, если речь идет о профессиональном подходе и о задачах, когда ошибка (кстати - тоже разная - первого, второго рода - для разных задач имеет большую важность) может обойтись дорого.
А для учебного применения или "для себя" - ну можно и "по среднему".