値は「外れ値」の節でデータに導入されます。外れ値は、それ以外のデータとは傾向が著しく異なるデータ値です。外れ値は、測定誤差により発生したものである場合もあれば、データの重要な特徴を表している場合もあります。外れ値を特定し、それらをどのように取り扱うかは、データとその原因を理解してから決めます。分離れた値を探すことです。目の交差点でのデータのヒストグラムをプロットします。倍を超えて離れていることがわかります。時系列プロットは、以下のようになります。値は、プロットにおいてギャップとして現れます。プロット関数の特徴です。ノイズのあるデータは、期待値がランダムに変動します。モデルを構築する前に、データの主な特徴を明らかにするためにデータを平滑化することをお勧めします。つの基本的な仮定をします。平滑化アルゴリズムによってノイズが減少するため、推定される期待値が改善される。このデータに適用します。返すので、平滑化データのギャップのサイズが増加します。データを平滑化するために使用されます。Data');平滑化データは、以前のプロットからシフトします。データと同じ長さでたたみ込みの中央部分を出力します。データと同じ長さでたたみ込みの初期部分を出力します。それ以外には、アルゴリズムは同じです。平滑化は、予測の各値において応答値の分布の中心を推定します。するために平滑化されたデータを使用することは避けます。スクリプトを開くこの例では、データをまとめる方法を説明します。サンプルの形状を把握することができます。つのスカラー値だけではなくデータ配列全体を操作できることです。されているといわれます。ベクトル化によって、配列データを用いて効率的に問題を表すことや、ベクトル化された統計関数を用いた効率的な計算が可能になります。サンプルの位置を把握します。関数は変数を列に保持しながら、観測値ごとにデータを行にまとめます。回の呼び出しで計算します。サンプルのスケールまたは「ばらつき」を測定する多くの方法があります。いくつかの一般的な測定値を計算します。関数は変数を列に保持しながら、観測値ごとにデータを行にまとめます。回の呼び出しで計算します。分布の形状は、分布の位置またはスケールに比べて説明し難いです。ヒストグラムのプロットは、概要を視覚的に表します。モデルでは、分布の形状の解析的に把握できます。もつ指数分布は、交通量のデータに対する選択として適切です。モデルをデータ分布に近似する方法は、この節では取り扱いません。ソフトウェアでは、分布パラメーターの最尤推定値を計算する関数が提供されています。グラフを利用できます。この節で述べる散布図によって、異なる交差点での交通量データの関係を可視化できます。データ探索ツールによって、グラフ上の個々のデータ点を参照したり、対話形式での操作が行えます。メモこの節では、データのまとめのデータ解析を続けます。つの交差点における交通量の関係を説明します。変数間の線形関係の強さを測定します。散布図から最小二乗線に沿ってデータがどれほど密にあるかを評価します。1.7144結果は、対称正方行列として表示されます。j番目の変数の共分散です。i番目の対角要素は、i番目の変数の分散です。共分散は、個々の変数の測定に用いる単位に依存するという不都合があります。