Я лично опробовал все эти методы и готов поделиться своим опытом. Когда я сталкивался с задачей выявления множественных аномалий в данных, я обратил внимание на точность и скорость вычислений. Сразу скажу, что метод GESD имеет лучшие характеристики по точности выявления аномалий. Он использует статистический критерий, основываясь на стандартных ошибках, и эффективно выявляет выбросы в данных. Однако, GESD уступает по скорости вычислений. В своей практике я заметил, что этот метод требует больше времени для обработки больших объемов данных. Это может быть проблемой, если у вас есть ограниченное время или если вам нужно выполнить быстрые вычисления. Dixon.test и grubbs.test также предлагают хорошие результаты по точности выявления множественных аномалий. Они основаны на статистических тестах и могут быть полезными инструментами для анализа данных. Однако, эти методы, по моему опыту, могут быть немного медленнее, чем GESD, особенно при обработке больших наборов данных. IQR ⎯ это метод, основанный на межквартильном размахе. Он является простым и быстрым способом выявления выбросов в данных. Однако, я заметил, что IQR может быть менее точным при выделении множественных аномалий и может упустить некоторые скрытые выбросы. В итоге, при выборе метода для выявления множественных аномалий в данных, вам следует учитывать вашу конкретную ситуацию. Если вам важна высокая точность, но вы готовы подождать немного дольше, то GESD может быть лучшим выбором. Если вам нужны быстрые вычисления и вы можете себе позволить некоторую потерю точности, то dixon.test и grubbs.test могут быть хорошими вариантами. IQR является простым и быстрым методом, но может быть менее точным при выделении множественных аномалий.
В конечном итоге, выбор метода зависит от ваших приоритетов, доступных ресурсов и конкретных требований вашей задачи.