<\/p>\n
De Mahalanobis-afstand<\/strong> is de afstand tussen twee punten in een multivariate ruimte. Het wordt vaak gebruikt om uitschieters te detecteren in statistische analyses waarbij meerdere variabelen betrokken zijn.<\/span><\/p>\n In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u de Mahalanobis-afstand in Python kunt berekenen.<\/span><\/p>\n Gebruik de volgende stappen om de Mahalanobis-afstand voor elke waarneming in een dataset in Python te berekenen.<\/span><\/p>\n Stap 1: Maak de gegevensset.<\/strong><\/span><\/p>\n Eerst gaan we een dataset maken die de examenscores van 20 studenten weergeeft, samen met het aantal uren dat ze hebben gestudeerd, het aantal oefenexamens dat ze hebben afgelegd en hun huidige cijfer voor de cursus:<\/span><\/p>\n Stap 2: Bereken de Mahalanobis-afstand voor elke waarneming.<\/strong><\/span><\/p>\n Vervolgens zullen we een korte functie schrijven om de Mahalanobis-afstand te berekenen.<\/span><\/p>\n Stap 3: Bereken de p-waarde voor elke Mahalanobis-afstand.<\/strong><\/span><\/p>\n We kunnen zien dat sommige Mahalanobis-afstanden veel groter zijn dan andere. Om te bepalen of een van de afstanden statistisch significant is, moeten we hun p-waarden berekenen.<\/span><\/p>\n De p-waarde voor elke afstand wordt berekend als de p-waarde die overeenkomt met de chi-kwadraatstatistiek van de Mahalanobis-afstand met k-1 vrijheidsgraden, waarbij k = aantal variabelen. In dit geval gebruiken we dus vrijheidsgraden van 4-1 = 3.<\/span><\/p>\n Over het algemeen wordt een p-waarde kleiner dan 0,001<\/strong> als een uitbijter beschouwd.<\/span> We kunnen zien dat de eerste waarneming een uitbijter in de dataset is, omdat deze een p-waarde van minder dan 0,001 heeft.<\/span><\/p>\n Afhankelijk van de context van het probleem kunt u besluiten deze waarneming uit de dataset te verwijderen, omdat deze een uitschieter is en de analyseresultaten zou kunnen be\u00efnvloeden.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" De Mahalanobis-afstand is de afstand tussen twee punten in een multivariate ruimte. Het wordt vaak gebruikt om uitschieters te detecteren in statistische analyses waarbij meerdere variabelen betrokken zijn. In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u de Mahalanobis-afstand in Python kunt berekenen. Voorbeeld: Mahalanobis-afstand in Python Gebruik de volgende stappen om de Mahalanobis-afstand voor elke waarneming […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-831","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld: Mahalanobis-afstand in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> scipy as<\/span> stats\n\ndata = {'score': [91, 93, 72, 87, 86, 73, 68, 87, 78, 99, 95, 76, 84, 96, 76, 80, 83, 84, 73, 74],\n 'hours': [16, 6, 3, 1, 2, 3, 2, 5, 2, 5, 2, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 4],\n 'prep': [3, 4, 0, 3, 4, 0, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 2],\n 'grade': [70, 88, 80, 83, 88, 84, 78, 94, 90, 93, 89, 82, 95, 94, 81, 93, 93, 90, 89, 89]\n }\n\ndf = pd.DataFrame(data,columns=['score', 'hours', 'prep','grade'])\ndf.head()\n\n score hours prep grade\n0 91 16 3 70\n1 93 6 4 88\n2 72 3 0 80\n3 87 1 3 83\n4 86 2 4 88\n<\/strong><\/pre>\n #create function to calculate Mahalanobis distance<\/span>\ndef<\/span> mahalanobis(x= None<\/span> , data= None<\/span> , cov= None<\/span> ):\n\n x_mu = x - np.mean(data)\n if not cov:\n cov = np.cov(data.values.T)\n inv_covmat = np.linalg.inv(cov)\n left = np.dot(x_mu, inv_covmat)\n mahal = np.dot(left, x_mu.T)\n return mahal.diagonal()\n\n#create new column in dataframe that contains Mahalanobis distance for each row<\/span><\/span>\ndf['mahalanobis'] = mahalanobis(x=df, data=df[['score', 'hours', 'prep', 'grade']])\n\n#display first five rows of dataframe\n<\/span>df.head()\n\n score hours prep grade mahalanobis\n0 91 16 3 70 16.501963\n1 93 6 4 88 2.639286\n2 72 3 0 80 4.850797\n3 87 1 3 83 5.201261\n4 86 2 4 88 3.828734\n<\/strong><\/pre>\n from<\/span> scipy.stats import<\/span> chi2\n\n#calculate p-value for each mahalanobis distance<\/span> \ndf['p'] = 1 - chi2.cdf(df['mahalanobis'], 3)\n\n#display p-values for first five rows in dataframe<\/span>\ndf.head()\n\n score hours prep grade mahalanobis p\n0 91 16 3 70 16.501963 0.000895\n1 93 6 4 88 2.639286 0.450644\n2 72 3 0 80 4.850797 0.183054\n3 87 1 3 83 5.201261 0.157639\n4 86 2 4 88 3.828734 0.280562\n<\/strong><\/pre>\n