これは、推定値を正しく計算するために重要です。読み込み、観測値の重み付けを読み取ります。);そして、前回の記事で説明したステップと同様に、タスクの作成、引数の編集、必要な推定値の計算、タスクリソースの割り当て解除を行います。);さらに、データセットの次のチャンクを別の配列に格納することができます。全体の計算スキームは同じです。次のように、新しいチャンクの位置をライブラリーに知らせる必要があります。サマリー統計ライブラリーを使って、平均や分散共分散行列といったさまざまな統計的推定値を計算しました。外れ値が含まれていないことが分かっていました。場合によっては、データセットに外れ値が含まれていることがあります。これは、マイクロアレイ技術による遺伝子発現レベルの測定のように、データ収集過程の信頼性が低いことが原因であったり、ネットワーク侵入のように意図的な行為の結果であったりします。どのような場合であっても、データセット内の外れ値は、偏った推定値や正しくない結論につながります。サマリー統計ライブラリーの外れ値検出ツールを使ってみましょう。アルゴリズムがどのように外れ値を特定するのか見てみましょう。つのステップについては、再度説明しません。ここでは、外れ値の検出方法において最も重要な点について述べます。アルゴリズムを使用する前に、引数を初期化しなければなりません。アルゴリズムの初期化スキームを定義します。つのオプションが提供されています。定義する必要があります。以下のように定義できます。beta;そして、次のように、ライブラリーの適切なエディターを使って、必要な引数を渡します。重み付けの配列で、アルゴリズムの結果が格納され、疑わしい測定値を示します。この配列のサイズは測定値の数と同じになります。