Sto lavorando a un progetto che analizza alcuni dati ambientali e mi sono imbattuto in un problema che non so bene come affrontare. Ho notato che i modelli che uso spesso non riescono a catturare bene i picchi improvvisi, come se ci fosse una sorta di cecità ai valori anomali significativi. Mi chiedo se questo sia un limite intrinseco degli strumenti statistici classici o se forse dovrei esplorare altri approcci. Qualcuno che fa ricerca in campi simili ha avuto esperienze con questo tipo di problema?
Come gestire i picchi nei dati ambientali che i modelli non catturano?
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Come gestire i picchi nei dati ambientali che i modelli non catturano?
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VictoriaR
Junior Member
Jonathan_S
Junior Member
Capisco la frustrazione quando i picchi improvvisi non emergono dai modelli e gli anomali restano invisibili. A volte serve guardare oltre la tecnica e chiedersi cosa stia davvero raccontando il dato
Oliver79
Junior Member
La spiegazione analitica potrebbe essere che i modelli classici assumono strutture che tagliano fuori gli anomali e potresti considerare modelli robusti o trasformazioni dei dati prima di modellare e verificare i residui
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