एक बहुभिन्नरूपी बाहरी क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

ए बहुभिन्नरूपी बाहरी कम से कम दो चरों पर असामान्य अंकों का एक संयोजन है। दोनों प्रकार के बाहरी कारकों के कारण सांख्यिकीय विश्लेषण के परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं। बाहरी कारकों के कारण चार कारणों से मौजूद है। गलत डेटा प्रविष्टि के कारण डेटा में चरम मामले हो सकते हैं।

इसी तरह, यह पूछा जाता है कि आप द्विचर बाह्य कारकों की पहचान कैसे करते हैं?

एक जाँच करने का तरीका अगर ये ऐसे हैं " द्विचर बहिर्गामी "विश्लेषण में मामलों के अवशेषों की जांच करना है। ऐसा करने के लिए, हम प्राप्त करते हैं द्विचर प्रतिगमन सूत्र, इसे y' प्राप्त करने वाले प्रत्येक मामले में वापस लागू करें, और फिर अवशिष्ट को y-y' के रूप में परिकलित करें। असल में SPSS हमारे लिए यह एक रिग्रेशन रन के भीतर करेगा।

कोई यह भी पूछ सकता है कि मल्टीवेरिएट और यूनीवेरिएट में क्या अंतर है? यूनीवेरिएट तथा मल्टीवेरिएट सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए दो दृष्टिकोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यूनीवेरिएट एक एकल चर का विश्लेषण शामिल है जबकि मल्टीवेरिएट विश्लेषण दो या दो से अधिक चरों की जांच करता है। अधिकांश मल्टीवेरिएट विश्लेषण में एक आश्रित चर और कई स्वतंत्र चर शामिल हैं।

इसे ध्यान में रखते हुए, विभिन्न प्रकार के आउटलेयर क्या हैं?

तीन अलग-अलग प्रकार के आउटलेयर

• टाइप 1: ग्लोबल आउटलेर्स (जिसे "प्वाइंट विसंगतियाँ" भी कहा जाता है):
• वैश्विक विसंगति:
• टाइप 2: प्रासंगिक (सशर्त) आउटलेयर:
• प्रासंगिक विसंगति: मान सामान्य वैश्विक सीमा से बाहर नहीं हैं, लेकिन मौसमी पैटर्न की तुलना में असामान्य हैं।
• टाइप 3: सामूहिक आउटलेयर:

आप बहुभिन्नरूपी आउटलेर्स की पहचान कैसे करते हैं?

बहुभिन्नरूपी आउटलेयर महालनोबिस दूरी के उपयोग के साथ पहचाना जा सकता है, जो अन्य मामलों के परिकलित केंद्रक से डेटा बिंदु की दूरी है जहां केंद्रक की गणना चर के माध्य के प्रतिच्छेदन के रूप में की जाती है।