Data Outlier Detection in Measurement Systems

Measurement systems में कई बार कुछ ऐसे data points आ जाते हैं जो बाकी data से बहुत अलग होते हैं। ऐसे points को Outliers कहते हैं। इन्हें detect करना जरूरी होता है क्योंकि ये किसी error, fault या unusual condition का संकेत हो सकते हैं।

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1. Outlier क्या होता है?

Outlier ऐसा data point होता है जो dataset के normal behavior से बहुत दूर होता है। यह instrument fault, noise, या human error की वजह से हो सकता है।

Example:

अगर किसी temperature sensor की readings हैं: 25°C, 26°C, 24.8°C, 50°C, 25.2°C — तो 50°C एक outlier हो सकता है।

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2. Outlier Detection Techniques

1. Visual Inspection (Graph Plotting)

Data को graph में plot करने से unusual points आसानी से दिख जाते हैं।

• Line chart, scatter plot, box plot उपयोगी होते हैं

2. Statistical Methods

• Z-Score Method:
  अगर किसी point का Z-score 3 से ज्यादा हो, तो वो outlier माना जा सकता है।
• Z = (X - μ) / σ
  जहाँ X = data point, μ = mean, σ = standard deviation
• Interquartile Range (IQR):
  IQR = Q3 - Q1
  Outliers = Data points < Q1 - 1.5×IQR या > Q3 + 1.5×IQR

3. Moving Average Method

Measurement data का rolling average निकालकर sudden spikes को detect किया जा सकता है।

4. Machine Learning Based (Advanced)

For large-scale data sets, clustering और anomaly detection algorithms जैसे Isolation Forest, DBSCAN आदि का प्रयोग किया जा सकता है।

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3. Outlier के कारण

• Sensor malfunction
• Sudden environmental disturbance
• Noise or EMI
• Human error in manual entry

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4. Outlier Handling Techniques

• Outlier को ignore या remove करें (if known error)
• Replace with average/median (if small dataset)
• Root cause analysis करें अगर बार-बार आ रहा हो

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निष्कर्ष (Conclusion)

Data outlier detection instrumentation systems की data quality ensure करने के लिए बहुत जरूरी है। Z-score, IQR और visualization जैसे tools से हम outliers को identify और handle कर सकते हैं, जिससे measurement की reliability और accuracy बनी रहती है।