統計的方法は、時系列データの異常を検出するための一般的なアプローチです。これらの方法には、データの統計的特性を分析して、異常なパターンまたは外れ値を特定します。時系列データで異常検出のために一般的に使用される統計的方法を次に示します。

    1 Zスコア：この方法では、データポイントがデータセットの平均から離れている標準偏差の数を計算することが含まれます。特定の数の標準偏差の外側にあるデータポイントは、異常と見なされます。

    2 Grubbsのテスト：この方法は、単変量データセットで単一の外れ値を検出するために使用されます。疑わしい外れ値とデータセットの平均との間の距離を測定するテスト統計を計算することで機能します。

    3 BoxPlotメソッド：この方法では、データを四分位数に分割し、中央の2つの四分位数の周りにボックスをプロットします。Boxplotのひげの外側にあるデータポイントは、異常と見なされます。

    4パーセンタイル：この方法では、データポイントが異常と見なされるしきい値を識別することが含まれます。しきい値は、多くの場合、99パーセンタイルなどのデータセットの特定のパーセンタイルに基づいています。

これらの統計的方法は、実装が簡単で、データに存在する異常に関する迅速な洞察を提供できます。ただし、データの根底にある分布について行われた仮定に敏感であり、データが非ガウスであるか、複雑なパターンがある場合にはうまく機能しない場合があります。したがって、これらの方法の制限を考慮し、必要に応じて他の手法を探索することが重要です。
Statistical methods are a popular approach for detecting anomalies in time series data. These methods involve analyzing the statistical properties of the data to identify unusual patterns or outliers. Here are some commonly used statistical methods for anomaly detection in time series data:

    1 Z-score: This method involves calculating the number of standard deviations a data point is away from the mean of the data set. Data points that fall outside a certain number of standard deviations are considered anomalous.

    2 Grubbs' Test: This method is used to detect a single outlier in a univariate dataset. It works by calculating a test statistic that measures the distance between the suspected outlier and the mean of the data set.

    3 Boxplot Method: This method involves dividing the data into quartiles and then plotting a box around the middle two quartiles. Data points that fall outside the whiskers of the boxplot are considered anomalous.

    4 Percentiles: This method involves identifying a threshold value beyond which data points are considered anomalous. The threshold value is often based on a certain percentile of the data set, such as the 99th percentile.

These statistical methods are simple to implement and can provide quick insights into the anomalies present in the data. However, they are often sensitive to the assumptions made about the underlying distribution of the data, and may not work well in cases where the data is non-Gaussian or has complex patterns. Therefore, it is important to consider the limitations of these methods and explore other techniques if needed.