Talaan ng mga Nilalaman:

Kasama ba sa buod ng 5 bilang ang mga outlier?
Kasama ba sa buod ng 5 bilang ang mga outlier?

Video: Kasama ba sa buod ng 5 bilang ang mga outlier?

Video: Kasama ba sa buod ng 5 bilang ang mga outlier?
Video: TENANT FARMERS NA PINAPAALIS, ENTITLED BA SA KABAYARAN (DISTURBANCE COMPENSATION)? 2024, Nobyembre
Anonim

Ang Limang Bilang Buod ay isang paraan para sa pagbubuod ng distribusyon ng datos. Ang limang numero ay ang pinakamababa, ang unang quartile(Q1) na halaga, ang median, ang ikatlong quartile(Q3) na halaga, at ang pinakamataas. Ito ay ibang-iba sa iba pang data. Ito ay isang outlier at dapat tanggalin.

Tungkol dito, ano ang binubuo ng isang buod ng 5 bilang?

lima- mga buod ng bilang A lima - buod ng numero ay lalong kapaki-pakinabang sa mga mapaglarawang pagsusuri o sa panahon ng paunang pagsisiyasat ng isang malaking set ng data. A buod ay binubuo ng limang value: ang pinaka-extreme na value sa data set (ang maximum at minimum na value), lower at upper quartile, at median.

Gayundin, paano mo malalaman kung ang isang bagong obserbasyon ay outlier? Ang ilan sa mga pinakasikat na paraan para sa outlier detection ay:

  1. Z-Score o Extreme Value Analysis (parametric)
  2. Probabilistic at Statistical Modeling (parametric)
  3. Mga Modelong Linear Regression (PCA, LMS)
  4. Mga Modelong Batay sa Proximity (non-parametric)
  5. Mga Modelo ng Teorya ng Impormasyon.

Dito, paano mo binibigyang kahulugan ang hanay ng interquartile?

Pagbibigay-kahulugan sa mga resulta: Quartiles at ang interquartile range

  1. Ang mga porsyento ay kapaki-pakinabang para sa pagbibigay ng kamag-anak na katayuan ng isang indibidwal sa isang grupo.
  2. Ang median ay ang 50th percentile.
  3. Hinahati ng mga Quartile ang data sa apat na pangkat, bawat isa ay naglalaman ng pantay na bilang ng mga halaga.
  4. Ang pagkakaiba sa pagitan ng 75th at 25th percentile ay tinatawag na interquartile range.

Ano ang 1.5 IQR rule?

Gamit ang Interquartile Panuntunan para Maghanap ng Mga Outlier I-multiply ang interquartile range ( IQR ) sa pamamagitan ng 1.5 (isang pare-parehong ginagamit upang makilala ang mga outlier). Idagdag 1.5 x ( IQR ) hanggang sa ikatlong kuwartil. Ang anumang bilang na mas malaki kaysa rito ay isang pinaghihinalaang outlier. Ibawas 1.5 x ( IQR ) mula sa unang quartile. Ang anumang bilang na mas mababa dito ay isang pinaghihinalaang outlier.

Inirerekumendang: