我正在研究时间序列分析的自动化。在此，我必须自动化在单变量时间序列中检测异常值的过程。因此我的数据可以是正态分布的，也可以是非正态分布的。
我知道grubb测试和箱形图可用于检测离群值，但应该用于正态分布数据
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如果具有经验分布，则可以为此分布计算分位数（例如，在0.025和0.975处）。然后，超出分位数的值可以表示为离群值。注意，这仅对钟形分布（不像指数分布）有用。
在其他情况下，您应该注意每个分布的小数，例如在指数或泊松中，您应该只看向正确的部分。
有关更多答案，请https://stats.stackexchange.com/questions/129274/outlier-detection-on-skewed-distributions