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外れ値とは

外れ値（outlier）とは、他のデータからみて極端に大きいもしくは極端に小さい値のことです。

例えば以下のプログラムでは、平均値を算出するプログラムですが、極端に大きい値が含まれているため、平均値が大きくなっています。

import numpy as np
data = [10, 8, 9, 7, 9, 500]

print(np.mean(data)) # 90.5

上記のように、500という数値が入っていると、平均をとると極端に大きい値や小さい数値（今回は極端に大きい500）に引っ張られてしまいます。

四分位数を用いた外れ値検知

外れ値を検知する方法はいくつかありますが、今回は四分位数を用いた外れ値検知を解説します。

外れ値の基準として、四分位数（Q1,Q2,Q3）の外側でIQR（四分位範囲）の1.5倍などの数値より離れたものとして考えることが出来ます。

IQRはQ3-Q1にて求めることが出来ます。

IQR = Q3(第3四分位数) - Q1(第1四分位数)

IQRを元にした外れ値の計算方法は以下の通りです。

Q3 + 1.5 * IQR
Q1 -  1.5 * IQR

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