同时使用 metric1 和 metric2 来发现 metric3 异常的一种方法是考虑残差分析。

在您的情况下，这将需要创建一个预测模型，其中 metric1 和 metric2 作为预测变量，metric3 作为响应变量。

然后，将 metric3 的残差计算为从其真实值中减去的预测值。现在，您可以将最低十分位数 [或任何其他百分位数] 的所有成员报告为一种异常，并将最高十分位数 [或任何其他百分位数] 的所有成员报告为另一种异常。

如果您将指标 3 标记为 $x_3 = \{1,0\}$， 在哪里 $1$意味着这是一个异常，这成为一个 逻辑回归问题，其中$\mathbb{P}(X_3 = 1) = logit(\beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2)$.