Causes les plus courantes de valeurs aberrantes sur un ensemble de données: Erreurs de mesure (erreurs d'instrument) Erreurs expérimentales (erreurs d'extraction de données ou de planification/exécution d'expériences) Intentionnelles (valeurs aberrantes fictives faites pour tester méthodes de détection) Erreurs de traitement des données (manipulation des données ou mutations involontaires des ensembles de données)
Quelle est la raison possible d'une valeur aberrante ?
Il y a trois causes aux valeurs aberrantes: erreurs de saisie de données/de mesure d'expérience, problèmes d'échantillonnage et variation naturelle. Une erreur peut se produire lors de l'expérimentation/de la saisie de données. Lors de la saisie de données, une faute de frappe peut saisir la mauvaise valeur par erreur.
Quelle est la plus affectée par les valeurs aberrantes ?
Mean, la médiane et le mode sont des mesures de tendance centrale. La moyenne est la seule mesure de la tendance centrale qui est toujours affectée par une valeur aberrante. La moyenne, la moyenne, est la mesure la plus populaire de la tendance centrale.
La plage est-elle la plus affectée par les valeurs aberrantes ?
Donc, si nous avons un ensemble de {52, 54, 56, 58, 60}, nous obtenons r=60−52=8, donc la plage est de 8. Compte tenu de ce que nous savons maintenant, il est correct de disons qu'une valeur aberrante affectera le plus la plage.
Faut-il supprimer les valeurs aberrantes des données ?
La suppression des valeurs aberrantes n'est légitime que pour des raisons spécifiques Les valeurs aberrantes peuvent être très instructives sur le domaine et le processus de collecte de données. … Les valeurs aberrantes augmentent la variabilité de vos données, ce qui diminue la puissance statistique. Par conséquent, l'exclusion des valeurs aberrantes peut rendre vos résultats statistiquement significatifs.
