Causas mais comuns de outliers em um conjunto de dados: Erros de medição (erros de instrumentos) Erros experimentais (erros de extração de dados ou planejamento/execução de experimentos) Intencional (outliers fictícios feitos para testar métodos de detecção) Erros de processamento de dados (manipulação de dados ou mutações não intencionais do conjunto de dados)
Qual é uma possível razão para um outlier?
Existem três causas para discrepâncias - entrada de dados/erros de medição de um experimento, problemas de amostragem e variação natural. Pode ocorrer um erro durante a experimentação/inserção de dados. Durante a entrada de dados, um erro de digitação pode digitar o valor errado por engano.
Qual é mais afetado por outliers?
Média, mediana e moda são medidas de tendência central. A média é a única medida de tendência central que sempre é afetada por um outlier. A média, a média, é a medida mais popular de tendência central.
O intervalo é mais afetado por outliers?
Então, se tivermos um conjunto de {52, 54, 56, 58, 60}, obtemos r=60−52=8, então o intervalo é 8. Dado o que sabemos agora, é correto digamos que um outlier afetará mais a faixa.
Os outliers devem ser removidos dos dados?
Remover outliers é legítimo apenas por razões específicas Outliers podem ser muito informativos sobre a área de assunto e o processo de coleta de dados. … Outliers aumentam a variabilidade em seus dados, o que diminui o poder estatístico. Consequentemente, a exclusão de valores discrepantes pode fazer com que seus resultados se tornem estatisticamente significativos.