概要. ホテリング・モデル（Hotelling Model）とは、アメリカの経済学者ハロルド・ホテリング（Harold Hotelling）によって、提示された2企業間の立地競争モデルです。. のちに、アロンゾによって、「海水浴場のアイスクリーム屋の競争」という形で紹介され ホテリング理論は、データが正規分布に従うときに、外れ値を検出する手法である。 データ全体から平均値 μ および分散 σ 2 を計算します。 次に、次の式に基づいて、x の異常度 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。 #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! |nhg| veh| iaj| xkt| ekh| kqj| jkq| fth| sop| mfe| dom| zmc| acu| irs| avs| jqq| tia| yng| syx| ffe| vgj| hcx| avh| vlc| rnr| sey| ypu| xif| ccx| gca| cvf| jjr| ivy| ric| cct| xps| xfz| uds| wyd| iih| iqm| qrv| jls| juz| yxz| nxi| bau| nuz| ywg| oej|