Najczęstsze przyczyny wartości odstających w zestawie danych: Błędy pomiaru (błędy przyrządu) Błędy eksperymentalne (wyodrębnianie danych lub błędy planowania/wykonywania eksperymentu) Zamierzone (fałszywe wartości odstające wykonane w celu przetestowania metody wykrywania) Błędy przetwarzania danych (manipulacja danymi lub niezamierzone mutacje zestawu danych)
Jaki jest możliwy powód odstania?
Istnieją trzy przyczyny wartości odstających - wprowadzanie danych/Błędy pomiaru w eksperymencie, problemy z próbkowaniem i naturalna zmienność. Podczas eksperymentowania/wprowadzania danych może wystąpić błąd. Podczas wprowadzania danych literówka może przez pomyłkę wpisać niewłaściwą wartość.
Na które wartości odstające mają największy wpływ?
Średnia, mediana i moda są miarami tendencji centralnej. Średnia jest jedyną miarą tendencji centralnej, na którą zawsze ma wpływ wartość odstająca. Średnia, średnia, jest najpopularniejszą miarą tendencji centralnej.
Czy na zakres najbardziej wpływają wartości odstające?
Więc jeśli mamy zbiór {52, 54, 56, 58, 60}, otrzymujemy r=60−52=8, więc zakres wynosi 8. Biorąc pod uwagę to, co wiemy, prawidłowe jest powiedz, że odstający wpłynie na zakres najbardziej.
Czy wartości odstające powinny zostać usunięte z danych?
Usunięcie wartości odstających jest uzasadnione tylko z określonych powodów Wartości odstające mogą być bardzo pouczające na temat tematu i procesu gromadzenia danych. … Wartości odstające zwiększają zmienność danych, co zmniejsza moc statystyczną. W konsekwencji wykluczenie wartości odstających może spowodować, że Twoje wyniki staną się istotne statystycznie.