正确解释正态分布的直方图

Question

下面是一些时间序列数据的直方图。我试着找出数据中的异常。我想尝试的第一个基本方法是:如果数据服从正态分布，那么任何高于或低于3个标准差的数据都将被视为异常值。直方图看起来并不真的像钟形曲线，或者可能是我解释错了？我还做了一些正态性检验，如Shapiro Wilk检验，D‘’Agostino检验和Pearson‘s Test & Anderson-Darling检验，根据所有这些检验，我的数据都是不正常的。尽管如此，我还是想应用3个标准差概念(Z分数)，并检查我是否能够识别异常。所以，我这样做了，下面是结果。看起来，似乎异常被正确识别了。那么，我对直方图的理解不正确吗？

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Answer 1

实际上，如果直方图看起来像高斯分布，那么应用3标准差概念是有意义的。但是，这不是必需的条件。3标准差概念仅依赖于均值和标准差。在我看来，这更多的是一个判断的问题。

在您的案例中，应用此方法会产生一致的结果，因为您的度量是围绕平均值(对于主模式)进行分组的。