Вопрос: Как вычислить выбросы?

Приводятся примеры влияние резко выделяющихся наблюдений на некоторые оценки моментов и параметров распределений. Вводится понятие «аномальное наблюдение (выброс)». Формулируется «модель больших ошибок». Даются некоторые рекомендации обработки данных содержащих выбросы. Приводятся типичные причины их возникновения. Вводится понятие «сила влияния измерения на оценку значения параметра линейной регрессии (leverage)». Вводится мера аномальности значений независимых переменных расстояние Махаланобиса (Mahalanobis distance). Вводятся понятие «удаленная остаточная разность», «стьюдентизированная остаточная разность». Описывается основанная на ней техника обнаружения выбросов. Вводится комплексная оценка аномальности наблюдения расстояние Кука (Cook’s distance)..
Лекция и тесты в НОУ ИНТУИТ http://www.intuit.ru/studies/courses/2297/597/lecture/21224

Вы не пробовали скрыться от выброса в начале игры S.T.A.L.K.E.R.: Чистое небо? Нет? А я попробую..
Дискорд: https://discord.gg/djQtwWA.
=
Группа VK: https://vk.com/fladar_public.
Мой профиль на ap-pro: http://ap-pro.ru/index/8-37314.
Игра: S.T.A.L.K.E.R.: Чистое небо

Это запись лекции, которую мы с моим коллегой Владимиром Дьячковым прочитали онлайн 14.04.2020 в рамках курса «Современная климатическая политика» студентам МГИМО и всем желающим, кто присоединился к нам в Zoom.

Приложение Excel «Скотный двор». Расчет выбросов от животноводства. По методике 2015 года..
Скачать можно отсюда, бесплатно:
http://eco-profi.info/index.php/program/817-program-skot.html

С вами tophype и в этом выпуске мы покажем вам 10 способов легко определить ложь топ.
Плейлист со всеми выпусками топ 5 от tophype: https://goo.gl/nncrQw

Вадим Александрович Чернобров.
АНАЛИЗ ВИДЕО:
Будем исходить из того, что нам неизвестно точное время и место съемки (как показывает практика, версии не от первоисточника могут не соответстветствовать действительности), но считая, что в кадре мегаполис (Москва), в летнее (листва на деревьях) или ранне-осенее время (осенняя облачность). Вероятно, это ранний вечер. Судя по форме облачности и неподвижности листвы на деревьях полное безветрие или ветер очень слабый..
Что имеем?
1) «ОБЛАКО». Из всего разнообразия подобных облаков, наблюдавшихся в Москве (это касается и многих городов РФ, сейчас поймете почему), данное облако самой простой формы. И вероятно, самого простого происхождения, ВЫБРОС газов из пром.предпредприятия, оставляющий на низкой НЕПОДВИЖНОЙ облачности ровный круглый след. Вариации газов (не смотря на крики «зеленых») в России самый разнообразный, но тем не менее, стравливать опасные газы стараются по ночам. Здесь же светлый вечер, и остается надеяться, что это не наглый несанкционированный выброс, а штатный технолог.процесс. Например испарения ТЭЦ, пару труб которой после технол.чистки при полном безветрии могут «изобразить» круг, а при слабом ветре эллипс или скорее полосу… Разумеется, можно предположить и иные варианты объяснения, от портала в иной мир до НЛО или (что даже более реально) работы.
HAARP. Но эти версии, как и версия несанкционированных выбросов, более подходят для ночи. На полчаса позже, и никаких свидетелей. Уточнить версию с источником выброса можно если кто-то узнает место съемки. Я не узнаю..
2. «ЛЕТЯЩЕЕ ПЯТНО». Вне сомнения, оно далеко от облака, и врядли имеет к нему отношение. Как вычислить расстояние, точную высоту и размеры? По изображению из-за низкого качества невозможно, по фону тоже (тело пролетает только на фоне неба, ни разу не оказавшись на фоне столбов или за столбами). Третий метод сложнее, но для него есть все данные сравнение угловых размеров тела и его видимой скорости (с учетом скорости автомобиля). Поясню если объект был бы высоко, то и слева в кадре, и справа он был бы на одинаковом расстоянии, и имел бы одинаковый угловой размер. Здесь объект резко «растет» в размерах. Опуская расчеты сообщу результаты: в ближней точке расстояние до объекта порядка 2-4 метров, истинные размеры 1-3 см. Что это? Либо летящий мусор (но это исключено, напомним погоду безветрие), либо насекомое..
Объединение #Космопоиск.
http://kosmopoisk.org.
http://kosmopoisk.ru.
http://vk.com/kosmopoisk.
http://vk.com/v.chernobrov.
Помощь Объединению:
Яндекс.Деньги: https://money.yandex.ru/to/410014358803275.
QIWI Кошелек: +79143316033.
Карта Сбербанка 4817760050593742

https://compscicenter.ru/.
Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения. Диаграмма рассеивания. Матрица диаграмм рассеивания..
Столбиковая и круговая диаграмма..
Лекция №2 в курсе «Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 1» (весна 2018)..
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов