標準偏差による外れ値検出の限界
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 12, 11, 13, 100])
print(int(((s - s.mean()).abs() <= 2 * s.std()).sum()))- A
4 - B
1 - C
5 - D
0
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正解：C
標準偏差を使う方法は、外れ値自身が平均や標準偏差を押し上げて、見逃すことがある（マスキング）。サンプルが少ないときや、外れ値が極端なときは、中央値と MAD や IQR を使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `s = pd.Series([10, 12, 11, 13, 100])` | s = [10, 12, 11, 13, 100] |
| 3 | `print(int(((s - s.mean()).abs() <= 2 * s.std(…` | s = [10, 12, 11, 13, 100] |
| 結果 | 実際の出力 | 5 |
- A
誤り。100 は 2 標準偏差以内に収まる。
- B
誤り。外れ値以外の 4 つも範囲内。
- C
正しい。外れ値の 100 自身が、平均と標準偏差を大きくするので、100 も範囲内になり、1 つも外れ値として検出されない（マスキング）。
- D
誤り。全部が範囲内。
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