क्या आप आउटलेर्स को मानक विचलन में शामिल करते हैं?

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

मानक विचलन कभी नकारात्मक नहीं होता। मानक विचलन के प्रति संवेदनशील है बाहरी कारकों के कारण . एक भी ग़ैर बढ़ा सकते हैं मानक विचलन और बदले में, प्रसार की तस्वीर को विकृत करें। लगभग समान माध्य वाले डेटा के लिए, जितना अधिक प्रसार होगा, उतना ही अधिक होगा मानक विचलन.

इस संबंध में, क्या मानक विचलन आउटलेर्स का उपयोग करता है?

यदि कोई मान. की एक निश्चित संख्या है मानक विचलन माध्य से दूर, उस डेटा बिंदु को आसन के रूप में पहचाना जाता है ग़ैर . यह विधि पता लगाने में विफल हो सकती है बाहरी कारकों के कारण क्योंकि बाहरी कारकों के कारण बढ़ाओ मानक विचलन .अधिक चरम ग़ैर , और अधिक मानक विचलन प्रभावित है।

इसी तरह, एक बाहरी के रूप में क्या मायने रखता है? ग़ैर . उदाहरण के लिए, उपरोक्त आकृति में सबसे बाईं ओर स्थित बिंदु a. है ग़ैर . एक सुविधाजनक परिभाषा an ग़ैर एक बिंदु है जो तीसरे चतुर्थक के ऊपर या पहले चतुर्थक के नीचे इंटरक्वार्टाइल रेंज के 1.5 गुना से अधिक गिरता है। बाहरी कारकों के कारण डेटा के दो सेटों के बीच संबंधों की तुलना करते समय भी हो सकता है।

तदनुरूप, कितने मानक विचलन एक बाहरी हैं?

एक मान जो 3. के बाहर आता है मानक विचलन वितरण का हिस्सा है, लेकिन 370 नमूनों में से लगभग 1 में यह एक असंभावित या दुर्लभ घटना है। तीन मानक विचलन माध्य से पहचान के लिए व्यवहार में एक सामान्य कट-ऑफ है बाहरी कारकों के कारण एक गाऊसी या गाऊसी-समान वितरण में।

1.5 आईक्यूआर नियम क्या है?

अन्तःचतुर्थक नियम आउटलेर्स के लिए हमें केवल इतना करना है कि निम्नलिखित है: इंटरक्वेर्टाइल रेंज को गुणा करें ( आईक्यूआर ) संख्या से 1.5 . जोड़ें 1.5 एक्स ( आईक्यूआर ) तीसरे चतुर्थक तक। इससे अधिक कोई भी संख्या एक संदिग्ध बाहरी है। घटाना 1.5 एक्स( आईक्यूआर ) पहले चतुर्थक से।