Outlier Detection : Notions, Problems, and Methodological Proposals

• Autorzy: Jan W. Owsiński

Warianty tytułu

Wykrywanie obiektów nietypowych : pojęcia, zagadnienia i propozycje metodyczne

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper starts with the standard understanding of what an outlier is, to then classify the approaches proposed and used in a bit more of detail. Then, some representative methods and techniques are shortly characterised, along with their implicit outlier definitions. In conclusion it is shown that the existing approaches and their implicit outlier definitions are not constructive, and generally lead to circular reasoning, even if it is claimed that the respective methods do without arbitrary assumptions (like in LOCI). (fragment of text)

Wykrywanie obiektów (obserwacji) nietypowych stało się ostatnio niezwykle popularne. Wynika to z bardzo szybkiego rozwoju dziedzin, w których istnieją ogromne zbiory danych i w związku z tym pojawia się możliwość wykrywania zachowań nieprawidłowych i kryminalnych. Artykuł pokazuje kilka reprezentatywnych przykładów podejść do wykrywania obserwacji nietypowych. Proponuje także pewien sposób rozumienia pojęcia obserwacji nietypowej. Na tle tego rozumienia obserwacji nietypowej zarysowano dwie podstawowe sytuacje, a mianowicie wtedy gdy dysponujemy pewnym "modelem" procesu oraz gdy mamy do czynienia ze wstępna analizą danych, nie dysponujemy modelem i nasza wiedza jest bardzo ograniczona. Pokazano, że w sytuacji, gdy dysponujemy pewnym modelem, możliwe jest bliskie obiektywnemu wykrywanie obserwacji nietypowych. Dla przypadku ogólnego zaproponowano badanie odporności obserwacji klasyfikowanych jako pojedyncze skupienia. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Outliers

PL

Obserwacje nietypowe

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2006
• Tom: 13
• Numer: nr 1126 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 45--55

Twórcy

autor

Jan W. Owsiński

• Polish Academy of Sciences, Warszawa

Bibliografia

• Barnett V., Lewis T. (1994), Outliers in Statistical Data, Wiley, New York.
• Breunig M.M., Kriegel H.-P., Ng R.T., Sander J. (2000), Identifying Density-Based Local Outliers, Proc. ACM SIGMOD 2000: Int. Conf. On Management of Data, Dallas, TX.
• Filzmoser P. (2004), A Multivariate Outlier Detection Method, [w:] S. Aivazian, P. Filzmoser, Yu. Kharin, (eds.), Computer Data Analysis and Modeling: Robustness and Computer Intensive Methods, Proc. of the 7th International Conference, Minsk, September 6-10. Minsk, p. 18-22.
• Hawkins D.M. (1980), Identification of Outliers, Chapman and Hall.
• Janeja V., Atluri V., Adam N. R. (2004), OUTLAW: Using Geo-Spatial Associations for Outlier Detection and Visual Analysis of Cargo Routes, www.rutgers.edu.
• Kuhnt S., Pawlitschko J. (2005), Outlier Identification Rules for Generalized Linear Models, [w:] D. Baier, K.-D. Wernecke, (eds.), Innovations in Classification, Data Science, and Information Systems, Springer, Berlin-Heildelberg-New York, p. 165-172.
• Mehra K., Stello R. (2005), The Evolution of Spatial Outlier Detection Algorithms. An Analysis of Design, typescript on www.cs.umn.edu.
• Outlier Detection and +/-3(7Charts (2004), http://www.autobox.com/outlier.html.
• Papadimitriou S., Kitagawa H., Gibbons Ph.B., Faloutsos Ch. (2002), LOCI: Fast Outlier Detection Using the Local Correlation Integral, CMU-CS-02-188, November 2002, School of Computer Science, Carnegie Mellon University.
• Suchecka J., Kowalik J. (2005), Analiza danych czasowych z obserwacjami nietypowymi z wykorzystaniem metod geostatystyki, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", nr 1076, Taksonomia 12, p. 96-105.
• Zakrzewska D., Osada M. (2004), Outlier Analysis for Financial Fraud Detection, typescript.
• Zeliaś A. (1986), Metody wykrywania obserwacji nietypowych w badaniach ekonomicznych, "Wiadomości Statystyczne" nr 8, p. 16-27.
• Zhuk E.E. (1995), Robust L-Means Decision Rule Based on Observation-'Outlier' Rejection, [w:] Yu. S. Kharin (ed.), Computer Data Analysis and Modeling, Proc. of International Conference, September 4-8, 1995, Minsk, p. 159-164.