Você inclui outliers no desvio padrão?
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Vídeo: Você inclui outliers no desvio padrão?

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Vídeo: 24. Identificação de Outliers 2024, Novembro
Anonim

Desvio padrão nunca é negativo. Desvio padrão é sensível a outliers . Um único ponto fora da curva pode aumentar o desvio padrão e, por sua vez, distorce a imagem de propagação. Para dados com aproximadamente o mesmo valor, quanto maior a propagação, maior será desvio padrão.

Nesse sentido, o desvio padrão usa outliers?

Se um valor é um certo número de desvio padrão longe da média, esse ponto de dados é identificado como um ponto fora da curva . Este método pode falhar na detecção outliers porque o outliers aumentar o desvio padrão . Quanto mais extremo o ponto fora da curva , quanto mais o desvio padrão é afetado.

Da mesma forma, o que conta como um outlier? Ponto fora da curva . Por exemplo, o ponto mais à esquerda na figura acima é um ponto fora da curva . Uma definição conveniente de um ponto fora da curva é um ponto que cai mais de 1,5 vezes o intervalo interquartil acima do terceiro quartil ou abaixo do primeiro quartil. Outliers também pode ocorrer ao comparar relações entre dois conjuntos de dados.

Correspondentemente, quantos desvios padrão é um outlier?

Um valor que está fora de 3 desvio padrão faz parte da distribuição, mas é um evento improvável ou raro em aproximadamente 1 em 370 amostras. Três desvio padrão da média é um corte comum na prática para identificar outliers em uma distribuição gaussiana ou parecida com gaussiana.

Qual é a regra 1.5 IQR?

Interquartil Regra para outliers Tudo o que precisamos fazer é o seguinte: Multiplicar o intervalo interquartil ( IQR ) pelo número 1.5 . Adicionar 1.5 x ( IQR ) ao terceiro quartil. Qualquer número maior do que este é um outlier suspeito. Subtrair 1.5 x ( IQR ) do primeiro quartil.

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