Vidéo: Quel score z est considéré comme une valeur aberrante ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Tout z - But supérieur à 3 ou inférieur à -3is pris en considération être un valeur aberrante . Cette règle empirique est basée sur la règle empirique. À partir de cette règle, nous voyons que presque toutes les données (99,7 %) doivent être à moins de trois écarts types de la moyenne.
En tenant compte de cela, comment déterminez-vous une valeur aberrante ?
Un point qui se situe en dehors de la clôture interne de l'ensemble de données est classé comme mineur valeur aberrante , tandis que celui qui tombe à l'extérieur des clôtures extérieures est classé parmi les principaux valeur aberrante . Pour trouver les clôtures intérieures de votre ensemble de données, commencez par multiplier la plage interquartile par 1,5. Ensuite, ajoutez le résultat à Q3 et soustrayez-le de Q1.
De même, quelle est la règle de Tukey pour les valeurs aberrantes ? La règle de Tukey dit que le valeurs aberrantes sont des valeurs supérieures à 1,5 fois l'intervalle interquartile à partir des quartiles - soit en dessous de Q1 - 1,5IQR, soit au-dessus de Q3 +1,5IQR.
A côté de cela, qu'est-ce qui est considéré comme une valeur aberrante dans une distribution normale ?
Tout écart type de 2,72 au-dessus du T3 ou de 2,72 en dessous du T1 est classé comme valeur aberrante . Vous pouvez également dire que toutes les valeurs qui sont de 3,4 écarts types au-dessus ou en dessous de la médiane/moyenne sont valeurs aberrantes . Si c'était le cas, la valeur ne serait pas un valeur aberrante et tu aurais un bimodal Distribution de valeurs.
Qu'est-ce qui définit une valeur aberrante ?
Valeur aberrante . Par exemple, le point à l'extrême gauche de la figure ci-dessus est un valeur aberrante . Un pratique définition d'un valeur aberrante est un point qui tombe plus de 1,5 fois l'intervalle interquartile au-dessus du troisième quartile ou en dessous du premier quartile. Valeurs aberrantes peut également se produire lors de la comparaison des relations entre deux ensembles de données.
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