Como calcular outliers?

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Como calcular outliers?
Como calcular outliers?
Anonim

Como encontrar valores discrepantes usando o intervalo interquartil (IQR)

  1. Passo 1: Encontre o IQR, Q1(25º percentil) e Q3(75º percentil). …
  2. Passo 2: Multiplique o IQR encontrado no Passo 1 por 1,5: …

  3. Passo 3: Adicione o valor encontrado no Passo 2 a Q3 do Passo 1: …

  4. Passo 3: Subtraia o valor encontrado no Passo 2 de Q1 do Passo 1:

Qual é a fórmula para encontrar valores discrepantes?

Determinando valores atípicos

Multiplicando o intervalo interquartil (IQR) por 1,5 nos dará uma maneira de determinar se um determinado valor é um valor atípico. Se subtrairmos 1,5 x IQR do primeiro quartil, quaisquer valores de dados menores que esse número serão considerados discrepantes.

O que é a regra 1.5 IQR?

Adiciona 1.5 x (IQR) ao terceiro quartil. Qualquer número maior que esse é um valor atípico suspeito. Subtraia 1,5 x (IQR) do primeiro quartil. Qualquer número menor que este é um valor atípico suspeito.

Qual é a regra 1,5 para determinar valores discrepantes?

Um valor é suspeito de ser um valor discrepante potencial se for menor que (1.5)(IQR) abaixo do primeiro quartil ou mais que (1.5)(IQR) acima do terceiro quartil. Potenciais valores discrepantes sempre requerem investigação adicional.

Qual é a regra do outlier?

Como "regra geral", um valor extremo é considerado um valor atípico se for pelo menos 1,5 intervalos interquartis abaixo do primeiroquartil (Q1), ou pelo menos 1,5 intervalos interquartis acima do terceiro quartil (Q3). …

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O que é resistente a outliers?

O que é resistente a outliers?

O desvio padrão é resistente a valores discrepantes. O que significa resistente a outliers? As estatísticas de resistência não mudam (ou mudam um pouco) quando valores discrepantes são adicionados à mistura. Resistência não significa que não se mova (isso seria “imóvel” em vez disso).

Os outliers afetam a variância?

Os outliers afetam a variância?

Nem o desvio padrão nem a variância são robustos a valores discrepantes. Um valor de dados separado do corpo dos dados pode aumentar o valor das estatísticas em uma quantidade arbitrariamente grande. O desvio médio absoluto (MAD) também é sensível a valores discrepantes.