Détecter des valeurs abérrantes

Bonjour,

J'ai une variable quantitative qui ne suit pas une loi normale, et j'aimerais détecter les valeurs qui sortent de l'ordinaire.

Je pensais que cela aurait suffit de regarder les valeurs en dehors de l'intervalle de confiance à 99%.
Mais j'ai l'impression de me tromper complètement, cela dot être seulement valable pour une variable qui suit une loi normale.

Est ce qu'il y a une méthode classique pour détecter des valeurs trop extrêmes ?

Merci,

Virginie

En effet, des tests pour la détection de valeurs aberrantes ce n'est pas ce qui manque. De mémoire le plus célèbre est celui de Delong, mais il y a une liste assez large contenant:
- le test des valeurs extrêmes de Moses
- le test de Chauvenet
- le test de Peirce
- le test de Dixon
- etc

Je n'ai pas le recul ni les connaissances nécessaires pour te dire lequel est le meilleur, à toi de faire les recherches.

Cependant, ta vrai question semble être: existe-t'il un test non paramétrique pour la détection d'outlier, pas sur pas sur mais peut être que la liste que je t'ai fournie en comprend un...

Salut,

Moi je te conseille cet article : "Tests to identify outliers in data series" de Francisco Augusto Alcaraz Garcia

Il regroupe plusieurs méthodes pour détecter les outliers des distributions normales.

Merci à tous les deux pour les pistes !

Mais c'est vrai que je cherche plutôt un test non paramétrique pour la détection de données extrêmes, et je ne trouve pas vraiment.

Sinon mis à part un test, il n'y a pas de méthodes visuelles ou autre chose à laquelle je ne pense pas ?