Uitschieters bij gegevensanalyse begrijpen en ermee omgaan

Een uitbijter is een datapunt dat sterk verschilt van de andere datapunten in een dataset. Uitschieters kunnen worden geïdentificeerd aan de hand van hun extreme waarden, hoger of lager dan de rest van de gegevens. In sommige gevallen kunnen uitschieters fouten in de gegevensverzameling vertegenwoordigen of ongebruikelijke gebeurtenissen die niet typisch gedrag weerspiegelen. Uitschieters kunnen een aanzienlijke impact hebben op statistische analyses en kunnen de resultaten vertekenen als ze niet op de juiste manier worden verwerkt. Als een uitbijter bijvoorbeeld wordt opgenomen in een regressieanalyse, kan deze de helling van de regressielijn sterk beïnvloeden, wat mogelijk tot onnauwkeurige voorspellingen kan leiden. Daarom is het belangrijk om uitschieters op de juiste manier te identificeren en te behandelen bij het analyseren van gegevens. Er zijn verschillende methoden voor het identificeren en verwerken van uitschieters, waaronder: 1. Visuele inspectie: Het uitzetten van de gegevens in een spreidingsdiagram of histogram kan helpen bij het identificeren van uitschieters door de distributie van de gegevens te visualiseren. Statistische methoden: Het gebruik van statistische technieken zoals de z-score, gemodificeerde Z-score of op dichtheid gebaseerde methoden om uitschieters te identificeren op basis van hun afwijking van het gemiddelde of de mediaan.
3. Boxplot: Een boxplot is een grafische weergave van de verdeling van de gegevens, waarbij de mediaan, kwartielen en uitschieters worden benadrukt. Mahalanobis-afstand: deze methode maakt gebruik van een afstandsmetriek die rekening houdt met de correlaties tussen variabelen, waardoor deze robuuster is dan alleen het gebruik van de standaarddeviatie. Robuuste regressie: deze methode maakt gebruik van een robuuste schattingstechniek om uitschieters te verwerken door de gegevenspunten te wegen op basis van hun betrouwbaarheid. Winor's methode: Deze methode wordt gebruikt om uitbijters in een dataset te identificeren door de minimum- en maximumwaarden van de gegevens te berekenen en vervolgens de punten te identificeren die buiten deze bereiken vallen.
7. Isolatiebos: Deze methode maakt gebruik van een ensemble van beslissingsbomen om uitschieters te identificeren door een op dichtheid gebaseerde schatting van de gegevens te maken. Lokale uitbijterfactor (LOF): Deze methode wordt gebruikt om uitbijters te identificeren door de lokale dichtheid van elk punt te berekenen en vervolgens de punten met een lage dichtheid als uitbijters te identificeren. Het is belangrijk op te merken dat niet alle uitschieters fouten of afwijkingen zijn. geldige gegevenspunten die zeldzame gebeurtenissen of ongewoon gedrag vertegenwoordigen. Daarom is het belangrijk om de gegevens zorgvuldig te evalueren en vast te stellen of de uitbijter legitiem is of niet voordat u actie onderneemt.