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。我试图找出数据中的异常情况。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。直方图看起来并不像钟形曲线，还是我解释错了？我还做了一些正态性检查，例如 Shapiro-Wilk 检验、D'Agostino 和 Pearson 检验和 Anderson-Darling 检验，根据所有这些检验，我的数据都不正常。我仍然想应用 3 个标准偏差概念（Z 分数）并检查我是否能够识别异常。所以，我做了，下面是结果。似乎，异常被正确识别。那我是不是没有正确理解直方图？

Answer 1

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

在您的情况下，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分组的（对于主模式）。