Qual é o significado de outliers em Matemática

? Outliers desempenham uma função importante para os estatísticos e matemáticos que analisam dados. Embora não seja necessariamente difícil de localizar uma vez que você sabe o que procurar , compreender o seu significado , muitas vezes requer uma análise mais aprofundada dos dados e os processos para coletar esses dados. Reconhecendo a anomalia de outliers é muitas vezes um primeiro passo na determinação da validade dos resultados estatísticos . Definição

Um outlier é , essencialmente , uma anomalia estatística que normalmente é bastante fácil de reconhecer. É um número , ou um conjunto de números , que desce bem fora da gama do que um estatístico matemático ou considera aceitável , com base nas outras figuras em um conjunto de dados . Porque um outlier está muito longe de outras figuras , ele tem o potencial de distorcer médias.

Exemplo

A definição de um outlier pode ser melhor explicado por exemplo . Se um estatístico ou matemático conduz uma investigação ou um estudo de algum tipo, e os resultados são os seguintes : 3, 15, 18, 21, 26 , 31 e 58 , existem dois valores discrepantes. Neste caso , tanto o 3 eo 58 seria considerado discrepantes como eles são significativamente diferentes , ou fora do escopo , os outros pontos de dados .

Possíveis razões

Outliers acontecer por várias razões , geralmente erros relativamente simples ou omissões. Por exemplo, talvez tenha havido um erro humano na transcrição da informação. Se , no exemplo dado acima , o 3 foi apenas dpara deveria ter sido 13 , que não seria um outlier . Também pode ser que um passo no processo foi negligenciada durante uma fase de estudo, mas não os outros. Estes servem como bons indicadores de possíveis problemas nos dados e fornecer aos pesquisadores a oportunidade de apreciar de perto os processos utilizados para encontrar possíveis falhas.

Preocupações

Determinar quais números são discrepantes é , em grande medida , a critério do estatístico . Isto pode levar a possíveis distorções em que os dados , o que por descartando são percebidos como pontos isolados, pode ser manipulado pelo estatístico para se assemelhar mais de perto os resultados desejados . Decidir que um número, ou vários números , são simplesmente outliers podem alterar significativamente esses dados, talvez corrompendo-a .