Z-Skoru Kuralı

Bir çiftlik 300 yumurtayı tarttı, ardından iki tanesini elle yazdı: 6.2 g ve 94.6 g; ikisi de yazım hatasıydı. z puanları (ortalama ile aralarındaki uzaklık, standart sapma cinsinden) hataları ortaya çıkarıyor:

np.abs eksi işaretlerini kaldırır, böylece tek bir karşılaştırma her iki tarafı da yakalar:

rng = np.random.default_rng(3)
eggs = np.concatenate([rng.normal(60, 4, size=300), np.array([6.2, 94.6])])
z = (eggs - eggs.mean()) / eggs.std()
print(np.abs(np.array([-4, 2, -1])))
print(eggs[np.abs(z) > 3])

Bu, şunu yazdırır:

[4 2 1]
[ 6.2 94.6]

Çan eğrisi şeklindeki verilerde, değerlerin %99,7'si 3 standart sapma içinde yer alır; bu nedenle np.abs(z) > 3, eğitimden önce kontrol edilmesi gereken nadir değerleri işaretler.

Ancak bir aykırı değer, ölçüldüğü örneklemin standart sapmasını artırır; bu nedenle küçük örneklemlerde gizli kalır: bu durumlarda IQR kuralını kullanın.