არც სტანდარტული გადახრა და არც დისპერსია არ არის მდგრადი outliers-ისთვის. მონაცემთა მნიშვნელობა, რომელიც განცალკევებულია მონაცემთა მთლიანი ნაწილისგან, შეუძლია გაზარდოს სტატისტიკის მნიშვნელობა თვითნებურად დიდი რაოდენობით. საშუალო აბსოლუტური გადახრა (MAD) ასევე მგრძნობიარეა გარედან.
რა გავლენას ახდენს განსხვავებები ცვალებადობაზე?
სტანდარტული გადახრა მგრძნობიარეა განსხვავებულობის მიმართ. ერთეულს შეუძლია გაზარდოს სტანდარტული გადახრა და, თავის მხრივ,, დაამახინჯოს გავრცელების სურათი. დაახლოებით იგივე საშუალოს მქონე მონაცემებისთვის, რაც უფრო დიდია გავრცელება, მით მეტია სტანდარტული გადახრა.
როგორ ზეგავლენას ახდენს outliers დისპერსიისა და სტანდარტული გადახრის მნიშვნელობაზე?
Outlier გავლენა დისპერსიაზე და მონაცემთა განაწილების სტანდარტულ გადახრაზე. მონაცემთა განაწილებისას, ექსტრემალური განმასხვავებელი ნიშნებით, განაწილება მიდრეკილია უკიდეგანოების მიმართულებით, რაც ართულებს მონაცემთა ანალიზს.
როგორ მოქმედებს გამოკვეთილები შედეგებზე?
გარეშე არის უჩვეულოდ დიდი ან პატარა დაკვირვება. შორს შეიძლება ჰქონდეს არაპროპორციული გავლენა სტატისტიკურ შედეგებზე, როგორიცაა საშუალო, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი ინტერპრეტაციები. ამ შემთხვევაში, საშუალო მნიშვნელობა ცხადყოფს, რომ მონაცემთა მნიშვნელობები უფრო მაღალია, ვიდრე სინამდვილეშია. …
აუცილებელი უნდა მოიხსნას?
აღკვეთის ამოღება არის ლეგიტიმური მხოლოდ კონკრეტული მიზეზების გამო. Outliers შეიძლება იყოს ძალიან ინფორმატიული საგნობრივი სფეროსა და მონაცემთა შეგროვების პროცესის შესახებ.… Outliers ზრდის თქვენს მონაცემებში ცვალებადობას, რაც ამცირებს სტატისტიკურ ძალას. შესაბამისად, გამორიცხულმა გამორიცხვამ შეიძლება გამოიწვიოს თქვენი შედეგები სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი.
