안녕하세요 Dibrary입니다. 이번 시간에는 데이터 분석을 하기 전에 데이터의 이상치(outlier)를 제거하는 Dixon Q test를 파이썬으로 구현 해 보겠습니다. 먼저, Dixon Q test에 대해 알아보겠습니다. Dixon Q test는 이상치를 제거할 때 사용할 수 있습니다. 식은 간단하게 아래와 같이 나타낼 수 있고, 여기서 gap은 이상치(outlier)로 추정되는 값, 그리고 그 값과 가장 가까운 숫자간의 절대값 '차이' 입니다. range는 전체 데이터의 (최대값 - 최소값) 차이 입니다. 이렇게 계산된 Q값이 table의 Q값보다 크다면 이상치(outlier)로 추정되는 값이 이상치가 맞다는 결론을 내립니다. 신뢰도를 90, 95, 99로 다르게 적용 할 수록, table의 Q값은..