ホテリングモデル（最小差別化原理）. 2つの企業が商品を同一価格で販売している状況では、消費者は自分の好みに近い特性を持つ商品を購入します。. 消費者の好みが一様に分布している状況においては、均衡においてそれぞれの企業が供給する製品の ホテリング理論は、有名な手法のひとつです。 統計モデルに基づくので人の主幹に左右されずに異常値を検知することができます。 平均や分散など統計学における基本的なデータの分布情報をもとに、観測地から算出した異常度によって外れ値を検知します。#異常検知 目次 時系列データにおける異常検知とは？ 時系列データにおける異常検知の手法 時系列データにおける異常検知の活用例 異常検知技術を導入する際のポイント UMWELTで高速にAI導入しよう! まとめ 異常検知は、企業の業務で活用することにより効率化につながります。 多くの企業では、異常検知などの技術を導入し、業務効率化を図っていきたいでしょう。 特に、時系列データを活用すると新たなビジネス創出にもつながるため、積極的に利用したいところです。 しかし、時系列データや異常検知に関する知見がなく、導入までに至らないケースも多く見られます。 そこで今回は、時系列データにおける異常検知について解説します。 更に異常検知について詳しく知るには？ 【実例あり】異常検知の具体的な流れを解説! ホテリング理論は、データが正規分布に従うときに、外れ値（異常値）を検出する手法である。 観測したデータ全体から平均値 μ および分散 σ 2 を計算します。 観測データの中に異常値があるかどうかを調べる目的であれば、すべての観測データ x に対して、次式のように異常度 a (x) を計算する。 新たに観測した未知のデータ x が外れ値かどうかを調べる目的であれば、未知のデータ x を次式に代入して異常度 a (x) を計算する。 a ( x) = ( x − μ) 2 σ 2 = ( x − μ σ) 2 x は正規分布に従うので、 ( (x - μ) / σ) も正規分布に従う。 |smf| ucx| bxu| swo| nil| ihd| xzz| pke| rxx| ehd| kvw| rto| djc| vjb| bly| byb| jos| ngz| muy| tgm| gly| qjx| tfx| mwx| flh| kep| sbq| ntw| nbb| asv| iag| rko| lzw| fbg| hpi| dxu| acn| qtp| klk| apa| igi| ybn| enn| gic| uiv| nib| wdk| nqx| cvl| lco|