Dixon の外れ値の検定

UB3/statistics/outlier/dixon

このページの最終更新日: 2022/05/16

  1. R による Dixon の外れ値検定

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R による Dixon の外れ値検定

R を使った Dixon の外れ値検定は、 Smirnov-Grubbs test と同じように行える。

まず > install.packages ("outliers") で R の outlier package をインストールする。サーバーを選択し、ダウンロードできたら


> library(outliers)
 

としてこのライブラリーを読み込む。

R を再起動した後は、おそらくこのライブラリーの読み込みからスタートする。Dixon test は、Smirnov-grubbs test よりも検出能力が低い (外れ値と判定されにくい ) ようである。

たとえば、下の図の左のパネルでは一番上の点 (T=5) が外れ値であると思われるが、Grubbs test では P = 0.03027 で 5% で有意に外れるのに対し、Dixon test では P = 0.1075 である。

右のパネルぐらい外れていると、T2 = 7 の点が Grubbs test で P = 0.004459, Dixon test で P = 0.01 ぐらい (記録忘れ) となり、どちらのテストでも有意に外れることになる。

Dixonの外れ値検定 Dixonの外れ値検定

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