Inclou els valors atípics a la desviació estàndard?
Inclou els valors atípics a la desviació estàndard?

Vídeo: Inclou els valors atípics a la desviació estàndard?

Vídeo: Inclou els valors atípics a la desviació estàndard?
Vídeo: Section 6 2024, De novembre
Anonim

Desviació estàndar mai és negatiu. Desviació estàndar és sensible a atípics . Un solter anormal pot elevar el desviació estàndar i al seu torn, distorsionar la imatge de la propagació. Per a dades amb aproximadament la mateixa mitjana, com més gran sigui la difusió, més gran serà desviació estàndar.

En aquest sentit, la desviació estàndard utilitza valors atípics?

Si un valor és un nombre determinat de desviacions estàndard lluny de la mitjana, aquest punt de dades s'identifica com a anormal . Aquest mètode pot no detectar-se atípics perquè el atípics augmentar el desviació estàndar . Com més extrema és anormal , com més desviació estàndar està afectat.

De la mateixa manera, què compta com a valor atípic? Outlier . Per exemple, el punt de l'extrem esquerre de la figura anterior és un anormal . Una definició convenient d'an anormal és un punt que cau més d'1,5 vegades el rang interquartil per sobre del tercer quartil o per sota del primer quartil. Outliers també es pot produir quan es comparen relacions entre dos conjunts de dades.

En conseqüència, quantes desviacions estàndard és un valor atípic?

Un valor que queda fora de 3 desviacions estàndard forma part de la distribució, però és un esdeveniment poc probable o rar en aproximadament 1 de cada 370 mostres. Tres desviacions estàndard de la mitjana és un tall comú a la pràctica per identificar atípics en una distribució gaussiana o semblant a la gaussiana.

Què és la regla 1.5 IQR?

Interquartil Regla per a Outliers Tot el que hem de fer és el següent: Multiplicar el rang interquartil ( IQR ) pel nombre 1.5 . Afegeix 1.5 x ( IQR ) al tercer quartil. Qualsevol nombre superior a aquest és un valor atípic sospitós. Sostreure 1.5 x( IQR ) del primer quartil.

Recomanat: