Alin ang mga posibleng dahilan) para sa paglitaw ng mga outlier?

2024 May -akda: Fiona Howard | [email protected]. Huling binago: 2024-01-10 06:44

Pinakakaraniwang sanhi ng mga outlier sa isang set ng data: Mga error sa pagsukat (mga error sa instrumento) Mga error sa eksperimento (mga error sa pag-extract ng data o pagpaplano/pagpapatupad ng eksperimento) Sinadya (mga dummy outlier na ginawa para subukan mga paraan ng pagtuklas) Mga error sa pagproseso ng data (pagmamanipula ng data o set ng data na hindi sinasadyang mga mutasyon)

Ano ang posibleng dahilan ng outlier?

May tatlong dahilan para sa mga outlier - data entry/Isang eksperimento na mga error sa pagsukat, mga problema sa pag-sample, at natural na variation. Maaaring magkaroon ng error habang nag-eeksperimento/naglalagay ng data. Sa pagpasok ng data, ang isang typo ay maaaring mag-type ng maling halaga nang hindi sinasadya.

Alin ang pinakanaaapektuhan ng mga outlier?

Ang

Mean, median at mode ay mga sukat ng central tendency. Ang ibig sabihin ay ang tanging sukatan ng sentral na tendency na palaging apektado ng isang outlier. Ang ibig sabihin, ang average, ay ang pinakasikat na sukatan ng central tendency.

Ang hanay ba ay pinakanaaapektuhan ng mga outlier?

Kaya kung mayroon tayong set ng {52, 54, 56, 58, 60}, makukuha natin ang r=60−52=8, kaya ang range ay 8. Dahil sa alam natin ngayon, tama na sabihin na ang isang outlier ay makakaapekto sa ran g e pinaka.

Dapat bang alisin ang mga outlier sa data?

Ang pag-alis ng mga outlier ay lehitimo lamang para sa mga partikular na dahilan Ang mga outlier ay maaaring maging napaka-kaalaman tungkol sa paksa-lugar at proseso ng pangongolekta ng data. … Pinapataas ng mga outlier ang pagkakaiba-iba sa iyong data, na nagpapababa sa kapangyarihan ng istatistika. Dahil dito, ang pagbubukod ng mga outlier ay maaaring maging sanhi ng iyong mga resulta na maging makabuluhan ayon sa istatistika.