Comprender los valores atípicos en el análisis de datos
Los valores atípicos son puntos de datos que están lejos de otros puntos de datos en un conjunto de datos. Por lo general, se consideran casos inusuales o excepcionales y pueden tener un impacto significativo en el análisis de los datos. Los valores atípicos pueden ser positivos o negativos y se pueden identificar mediante diversos métodos, como técnicas estadísticas, visualización o conocimiento del dominio. A continuación se muestran algunos tipos comunes de valores atípicos: 1. Puntos atípicos: son puntos de datos que están lejos de otros puntos de datos en una sola dimensión. Por ejemplo, un punto de datos que es mucho más alto o más bajo que los otros puntos de datos en un conjunto de datos.
2. Valores atípicos contextuales: son puntos de datos que no son inusuales en sí mismos, pero sí lo son dado el contexto en el que ocurren. Por ejemplo, un punto de datos que es mayor o menor que otros puntos de datos en un conjunto de datos, pero solo para un grupo o subconjunto específico de datos.
3. Valores atípicos temporales: son puntos de datos que son inusuales dado el período de tiempo en el que ocurren. Por ejemplo, un punto de datos que es mucho mayor o menor que otros puntos de datos durante una época específica del año o estación.
4. Valores atípicos espaciales: son puntos de datos que son inusuales dada su ubicación. Por ejemplo, un punto de datos que es mucho más alto o más bajo que otros puntos de datos en una región geográfica específica.5. Valores atípicos multivariados: son puntos de datos que son inusuales dadas múltiples variables o dimensiones. Por ejemplo, un punto de datos que es alto en una variable pero bajo en otra variable. Es importante tener en cuenta que no todos los valores atípicos son errores o anomalías; algunos pueden ser puntos de datos válidos que brindan información valiosa sobre los datos. Por lo tanto, es importante evaluar e investigar cuidadosamente cualquier valor atípico antes de sacar conclusiones o decisiones basadas en los datos.
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