Quel graphique est utilisé pour afficher les valeurs aberrantes univariées ?
Quel graphique est utilisé pour afficher les valeurs aberrantes univariées ?

Vidéo: Quel graphique est utilisé pour afficher les valeurs aberrantes univariées ?

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Vidéo: Statistiques descriptives avec Python et la détection des valeurs aberrantes 2024, Novembre
Anonim

1. Univarié méthode. L'une des méthodes les plus simples pour détecter valeurs aberrantes est le utilisation de box plots. Une boîte terrain est un graphique affichage pour décrire les distributions des données. Boîtes à moustaches utilisation la médiane et les quartiles inférieur et supérieur.

De cette manière, qu'est-ce qu'un graphe univarié ?

Univarié Données et données bivariées. Par exemple, si je devais enregistrer l'âge de tous les élèves d'une école et graphique mes données, alors il n'y aurait qu'une seule variable, l'âge des élèves. Ce type de données est appelé univarié données et il ne traite pas des relations, mais plutôt il est utilisé pour décrire quelque chose.

De même, comment analysez-vous les valeurs aberrantes ? Un valeur aberrante est tout point de données qui est distinctement différent du reste de vos points de données.

  1. Limitez vos données aberrantes. Une autre façon de gérer les vraies valeurs aberrantes est de les plafonner.
  2. Attribuez une nouvelle valeur. Si une valeur aberrante semble être due à une erreur dans vos données, vous essayez d'imputer une valeur.
  3. Essayez une transformation.

Sachez également quelle est la manière courante d'afficher des données univariées ?

Les manière courante d'afficher des données univariées est sous forme tabulée. L'objectif principal est de représenter le Les données dans un manière afin de trouver des modèles. Il existe plusieurs options pour décrire données univariées tels que des graphiques à barres, des histogrammes, des camemberts, des polygones de fréquence et des tableaux de distribution de fréquence.

Comment identifier une valeur aberrante dans un nuage de points ?

Si un point d'un nuage de points est plus éloigné de la droite de régression qu'un autre point, alors le nuage de points a au moins un valeur aberrante . Si un certain nombre de points sont à la même distance la plus éloignée de la droite de régression, alors tous ces points sont valeurs aberrantes.

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