Veri Analizinde Aykırı Değerleri Anlamak ve Ele Almak

Aykırı değer, bir veri kümesindeki diğer veri noktalarından çok farklı olan bir veri noktasıdır. Aykırı değerler, verilerin geri kalanından daha yüksek veya daha düşük olan uç değerlerine göre tanımlanabilir. Bazı durumlarda aykırı değerler, veri toplamadaki hataları veya tipik davranışı yansıtmayan olağandışı olayları temsil edebilir.

Aykırı değerler, istatistiksel analizler üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir ve uygun şekilde ele alınmazlarsa sonuçları çarpıtabilir. Örneğin, bir regresyon analizine bir aykırı değer dahil edilirse, regresyon çizgisinin eğimini büyük ölçüde etkileyebilir ve potansiyel olarak hatalı tahminlere yol açabilir. Bu nedenle, verileri analiz ederken aykırı değerleri uygun şekilde tanımlamak ve ele almak önemlidir. Görsel inceleme: Verilerin bir dağılım grafiği veya histogram üzerine çizilmesi, verilerin dağılımını görselleştirerek aykırı değerlerin belirlenmesine yardımcı olabilir.
2. İstatistiksel yöntemler: Ortalamadan veya medyandan sapmalara dayalı olarak aykırı değerleri belirlemek için z-puanı, Değiştirilmiş Z-puanı veya Yoğunluğa dayalı yöntemler gibi istatistiksel tekniklerin kullanılması.
3. Kutu grafiği: Kutu grafiği, medyanı, çeyrekleri ve aykırı değerleri vurgulayan veri dağılımının grafiksel bir temsilidir.
4. Mahalanobis mesafesi: Bu yöntem, değişkenler arasındaki korelasyonları hesaba katan bir mesafe metriği kullanır, bu da onu sadece standart sapmayı kullanmaktan daha sağlam kılar.
5. Sağlam regresyon: Bu yöntem, veri noktalarını güvenilirliklerine göre ağırlıklandırarak aykırı değerleri ele almak için sağlam bir tahmin tekniği kullanır.
6. Winor yöntemi: Bu yöntem, verinin minimum ve maksimum değerlerini hesaplayıp daha sonra bu aralıkların dışında kalan noktaları belirleyerek bir veri kümesindeki aykırı değerleri belirlemek için kullanılır.
7. İzolasyon Ormanı: Bu yöntem, verilere ilişkin yoğunluğa dayalı bir tahmin oluşturarak aykırı değerleri belirlemek için bir dizi karar ağacı kullanır.
8. Yerel Aykırı Değer Faktörü (LOF): Bu yöntem, her bir noktanın yerel yoğunluğunu hesaplayarak ve ardından düşük yoğunluğa sahip noktaları aykırı değerler olarak belirleyerek aykırı değerleri tanımlamak için kullanılır.

Tüm aykırı değerlerin hata veya anormallik olmadığını, bazılarının hatalı olabileceğini unutmamak önemlidir. Nadir olayları veya olağandışı davranışları temsil eden geçerli veri noktaları. Bu nedenle herhangi bir işlem yapmadan önce verileri dikkatlice değerlendirmek ve aykırı değerin meşru olup olmadığını belirlemek önemlidir.