Înțelegerea și gestionarea valorii aberante în analiza datelor
Un outlier este un punct de date care este mult diferit de celelalte puncte de date dintr-un set de date. Valorile aberante pot fi identificate după valorile lor extreme, fie mai mari, fie mai mici decât restul datelor. În unele cazuri, valorile aberante pot reprezenta erori în colectarea datelor sau evenimente neobișnuite care nu reflectă comportamentul obișnuit.
Valoriile aberante pot avea un impact semnificativ asupra analizelor statistice și pot denatura rezultatele dacă nu sunt gestionate corespunzător. De exemplu, dacă o valoare anormală este inclusă într-o analiză de regresie, aceasta poate influența foarte mult panta dreptei de regresie, ceea ce poate duce la predicții inexacte. Prin urmare, este important să identificați și să gestionați valorile aberante în mod corespunzător atunci când analizați datele. Inspecție vizuală: trasarea datelor pe un grafic de dispersie sau pe histogramă poate ajuta la identificarea valorii aberante prin vizualizarea distribuției datelor.
2. Metode statistice: Utilizarea tehnicilor statistice, cum ar fi scorul z, scorul Z modificat sau metodele bazate pe densitate pentru a identifica valorile aberante pe baza abaterii lor de la medie sau mediană.
3. Boxplot: Un boxplot este o reprezentare grafică a distribuției datelor care evidențiază mediana, quartilele și valorile aberante.
4. Distanța Mahalanobis: Această metodă folosește o metrică a distanței care ia în considerare corelațiile dintre variabile, făcând-o mai robustă decât doar utilizarea abaterii standard.
5. Regresia robustă: Această metodă utilizează o tehnică robustă de estimare pentru a gestiona valorile aberante prin ponderarea punctelor de date pe baza fiabilității lor.
6. Metoda lui Winor: Această metodă este utilizată pentru a identifica valorile aberante dintr-un set de date prin calcularea valorilor minime și maxime ale datelor și apoi identificând punctele care se încadrează în afara acestor intervale.
7. Pădurea de izolare: Această metodă utilizează un ansamblu de arbori de decizie pentru a identifica valori aberante prin crearea unei estimări bazate pe densitate a datelor.
8. Local Outlier Factor (LOF): Această metodă este utilizată pentru a identifica valori aberante prin calcularea densității locale a fiecărui punct și apoi identificarea punctelor cu o densitate scăzută ca valori aberante.
Este important de reținut că nu toate valorile aberante sunt erori sau anomalii, unele pot fi puncte de date valide care reprezintă evenimente rare sau comportament neobișnuit. Prin urmare, este important să evaluați cu atenție datele și să determinați dacă valoarea aberană este legitimă sau nu înainte de a lua orice măsură.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
