正确解释直方图的正态分布

Question

下面是一些时间序列数据的直方图。我正在尝试查找数据中的异常。我想尝试的第一种基本方法是：如果数据遵循正态分布，那么任何高于或低于3个标准偏差的东西都将被视为离群值。直方图看起来并不像钟形曲线，或者我解释错了吗？我还进行了一些正态性检查，例如Shapiro-Wilk检验，D'Agostino和Pearson的检验＆Anderson-Darling检验，根据这些检验，我的数据都不正常。我仍然想应用3个标准偏差概念（Z分数），并检查我是否能够识别异常。所以，我做了，下面是结果。似乎可以正确识别异常。那我不正确理解直方图吗？

Answer 1

的确，如果直方图看起来像是高斯分布，那么应用3个标准偏差概念是有意义的。但是，这不是必需条件。 3标准偏差概念仅依赖于均值和标准偏差。我认为，这更多是判断问题。

在您的情况下，应用此方法会产生连贯的结果，因为您的测量值在平均值（针对主模式）的周围进行了分组。