Розуміння та обробка викидів в аналізі даних

Викид – це точка даних, яка значно відрізняється від інших точок даних у наборі даних. Викиди можна ідентифікувати за їхніми крайніми значеннями, вищими або нижчими, ніж решта даних. У деяких випадках викиди можуть означати помилки в зборі даних або незвичайні події, які не відображають типову поведінку.

Викиди можуть мати значний вплив на статистичний аналіз і спотворювати результати, якщо їх не обробляти належним чином. Наприклад, якщо в регресійний аналіз включено викид, він може значно вплинути на нахил лінії регресії, потенційно призводячи до неточних прогнозів. Тому під час аналізу даних важливо правильно ідентифікувати та обробляти викиди.

Існує декілька методів визначення та обробки викидів, зокрема:

1. Візуальний огляд: побудова даних на точковій діаграмі або гістограмі може допомогти визначити викиди шляхом візуалізації розподілу даних.
2. Статистичні методи: використання статистичних методів, таких як z-показник, модифікований Z-показник або методи на основі щільності для визначення викидів на основі їх відхилення від середнього чи медіани.
3. Boxplot: Boxplot – це графічне представлення розподілу даних, яке виділяє медіану, квартилі та викиди.
4. Відстань Махаланобіса: цей метод використовує метрику відстані, яка враховує кореляції між змінними, що робить його надійнішим, ніж просто використання стандартного відхилення.
5. Надійна регресія: цей метод використовує надійну техніку оцінки для обробки викидів шляхом зважування точок даних на основі їх надійності.
6. Метод Вінора: цей метод використовується для виявлення викидів у наборі даних шляхом обчислення мінімальних і максимальних значень даних і визначення точок, які виходять за межі цих діапазонів.
7. Ізоляційний ліс: цей метод використовує сукупність дерев рішень для виявлення викидів шляхом створення оцінки даних на основі щільності.
8. Фактор локального викиду (LOF): цей метод використовується для визначення викидів шляхом обчислення локальної щільності кожної точки, а потім ідентифікації точок із низькою щільністю як викидів.

Важливо зазначити, що не всі викиди є помилками чи аномаліями, деякі можуть бути дійсні точки даних, які представляють рідкісні події або незвичну поведінку. Тому важливо ретельно оцінити дані та визначити, чи є викид законним чи ні, перш ніж вживати будь-яких заходів.