Хорошо‚ я расскажу о своем опыте с различными методами для выявления множественных аномалий в данных. Из предложенных вариантов ‒ GESD‚ grubbs;test‚ dixon.test и IQR‚ я предпочел использовать GESD (Generalized ESD)‚ так как он имеет лучшие характеристики по точности выявления аномалий. GESD основан на статистике разности между наблюдаемым значением и средним значением выборки‚ нормализованной на оценку стандартного отклонения. Это позволяет вычислить значение статистики с учетом возможного влияния выбросов. Затем‚ используя критическое значение‚ которое зависит от уровня значимости и размера выборки‚ мы определяем‚ является ли значение статистики статистически значимым. Если значение статистики превышает критическое значение‚ то выброс считается аномалией. Мое исследование показало‚ что GESD обеспечивает точное выявление множественных аномалий в данных. Он выделяет как одиночные‚ так и группы аномалий‚ что позволяет выявить сложные модели данных‚ содержащие несколько выбросов. Это особенно полезно‚ когда в данных присутствуют систематические аномалии или выбросы‚ вызванные внешними факторами. Однако‚ у GESD есть и недостатки. Он требует больше вычислительных ресурсов и времени для выполнения‚ по сравнению с другими методами‚ такими как grubbs.test и dixon.test. В случае больших наборов данных или частых анализов это может быть затруднительно. В таких случаях более быстрые методы‚ такие как grubbs.test и dixon.test‚ могут быть предпочтительными‚ если точность не является самым критическим фактором. В итоге‚ выбор метода для выявления множественных аномалий зависит от конкретной ситуации. Если точность является главным требованием‚ то GESD может быть наилучшим вариантом. Однако‚ если у вас ограниченные ресурсы или необходимо быстрое выполнение‚ то grubbs.test или dixon.test могут быть более подходящими.