Читать книгу Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python - Peter Bruce - Страница 20

En contraste con el análisis normal de datos, donde los valores atípicos son a veces informativos y a veces molestos, en la detección de anomalías (anomaly detection) los puntos que nos interesan son los valores atípicos, y la mayor masa de datos sirve principalmente para definir la "normalidad" con la que se miden las anomalías.

La mediana no es la única estimación robusta de la localización. De hecho, la media truncada se usa habitualmente para evitar la influencia de valores atípicos. Por ejemplo, truncar el 10% inferior y superior (una opción frecuente) de los datos proporcionará protección contra valores atípicos en todos los conjuntos de datos, excepto en los más pequeños. La media truncada se puede considerar un compromiso entre la mediana y la media: es robusta a los valores extremos de los datos, pero utiliza más datos para calcular la estimación de la localización.