यूनीवेरिएट आउटलेयर क्या है?

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

ए एकतरफा बहिर्मुखी एक डेटा बिंदु है जिसमें एक चर पर एक चरम मान होता है। एक बहुभिन्नरूपी ग़ैर 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।

लोग यह भी पूछते हैं कि अविभाज्य बाह्य कारकों को देखने के लिए किस ग्राफ का प्रयोग किया जाता है?

1. यूनीवेरिएट तरीका। पता लगाने के सबसे सरल तरीकों में से एक बाहरी कारकों के कारण है उपयोग बॉक्स भूखंडों की। एक बक्सा भूखंड एक चित्रमय है प्रदर्शन डेटा के वितरण का वर्णन करने के लिए। छोटे भूखंड उपयोग माध्यिका और निचला और ऊपरी चतुर्थक।

कोई यह भी पूछ सकता है कि आप तितर बितर भूखंड में एक बाहरी की पहचान कैसे करते हैं? यदि a का एक बिंदु स्कैटर प्लॉट किसी अन्य बिंदु की तुलना में प्रतिगमन रेखा से दूर है, तो स्कैटर प्लॉट कम से कम एक. है ग़ैर . यदि प्रतीपगमन रेखा से कई बिंदु समान दूरी पर हैं, तो ये सभी बिंदु हैं बाहरी कारकों के कारण.

इसके अलावा, 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।

आउटलेयर के विभिन्न प्रकार 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: