Écarter de manière itérative les points au-delà d'un nombre choisi d'écarts types — la défense courante contre les valeurs aberrantes.L'écrêtage sigma est une technique statistique robuste pour nettoyer des données en éliminant les valeurs aberrantes. L'idée est simple : calculer la moyenne et l'écart type d'un ensemble de données, écarter tout point situé à plus d'un nombre choisi d'écarts types (le « sigma ») de la moyenne, puis recalculer la moyenne et l'écart type sur les points restants et répéter. Ce processus itératif converge vers un ensemble stable de points « bons », ce qui en fait une première ligne de défense standard contre les mesures parasites en physique et en astronomie.
La technique a été utilisée de manière informelle en statistique depuis le début du XXe siècle, mais elle est devenue un outil standard dans la réduction des données astronomiques dans les années 1980 avec l'avènement des caméras CCD et des relevés automatisés.
Commencez avec un ensemble de données et un seuil, typiquement 2 à 3 sigma. Calculez la moyenne et l'écart type. Marquez tout point dont l'écart absolu par rapport à la moyenne dépasse le seuil multiplié par l'écart type, puis retirez ces points. Recalculez la moyenne et l'écart type sur les points restants, et répétez jusqu'à ce qu'aucun point ne soit plus marqué. La procédure est sensible à l'estimation initiale, aussi est-elle souvent exécutée plusieurs fois avec différents seuils pour garantir la stabilité.
Elle sert à éliminer les impacts de rayons cosmiques, les pixels défectueux et autres artefacts des images et spectres astronomiques, ainsi qu'à nettoyer les séries temporelles avant la recherche de périodes ou l'ajustement de modèles.
L'écrêtage sigma est si courant en astronomie qu'il est intégré à presque tous les grands logiciels de traitement d'images, de IRAF aux bibliothèques Python modernes comme astropy.
