概要

様々なデータを比較しやすくする手法に標準化というものがあります。ここでは、標準化についてとその際にネックになってくる
はずれ値の求め方についてまとめました。

標準化、基準化

複数のデータを比較する場合、平均値や標準偏差が大きく異なっつたり、測定の単位が違うと比較が難しくなります。
その際に、標準化や基準化を行います。

身近な例では偏差値があげられます。

標準化=(観測値-平均値)/標準偏差

データのはずれ値とその検出

取得したデータはヒストグラムや箱ひげ図などの統計グラフを書き、データの分布を確認することが大切になります。
データの分布を確認することで、複数の分布が混ざていないかや、他の観測値と比べ大きく外れた観測値（はずれ値）がないかを確認できます。
はずれ値は一般的には判断しずらいこともあります。

はずれ値検出の簡易な手法

はずれ値を検出する簡易的な手法に箱ひげ図があげられます。


箱の両端から箱の長さ（四分範囲 ＝ IQR）
1.5倍よりも外には慣れている観測値をはずれ値と呼ぶ