Nguyên nhân phổ biến nhất gây ra các giá trị ngoại lệ trên tập dữ liệu: Lỗi đo lường(lỗi thiết bị) Lỗi thử nghiệm (lỗi trích xuất dữ liệu hoặc lập kế hoạch thử nghiệm / lỗi thực hiện) Có chủ ý (lỗi ngoại lệ giả được thực hiện để kiểm tra phương pháp phát hiện) Lỗi xử lý dữ liệu (thao tác dữ liệu hoặc tập dữ liệu đột biến ngoài ý muốn)
Lý do có thể cho một ngoại lệ là gì?
Có ba nguyên nhân gây ra ngoại lệ - nhập dữ liệu / Lỗi đo lường thử nghiệm, vấn đề lấy mẫu và biến thể tự nhiên. Có thể xảy ra lỗi khi thử nghiệm / nhập dữ liệu. Trong quá trình nhập dữ liệu, một lỗi đánh máy có thể nhập sai giá trị do nhầm lẫn.
Điều nào bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các yếu tố ngoại lai?
Nghĩa, trung vị và chế độ là các thước đo của xu hướng trung tâm. Trung bình là thước đo duy nhất cho xu hướng trung tâm luôn bị ảnh hưởng bởi ngoại cảnh. Trung bình, trung bình, là thước đo phổ biến nhất của xu hướng trung tâm.
Phạm vi có bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các yếu tố ngoại lai không?
Vì vậy, nếu chúng ta có tập hợp {52, 54, 56, 58, 60}, chúng ta nhận được r=60−52=8, do đó, phạm vi là 8. Với những gì chúng ta biết bây giờ, nó đúng với nói rằng một ngoại lệ sẽ ảnh hưởng nhiều nhất đến việc chạy.
Có nên xóa các ngoại lệ khỏi dữ liệu không?
Loại bỏ các ngoại lệ là hợp pháp chỉ vì những lý do cụ thểCác ngoại lệ có thể rất nhiều thông tin về lĩnh vực chủ đề và quy trình thu thập dữ liệu. … Các giá trị ngoại lai làm tăng sự biến đổi trong dữ liệu của bạn, làm giảm sức mạnh thống kê. Do đó, việc loại trừ các trường hợp ngoại lệ có thể khiến kết quả của bạn trở nên có ý nghĩa thống kê.