यूनीवेरिएट आउटलायर्स को देखने के लिए किस ग्राफ का उपयोग किया जाता है?

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

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।

इस प्रकार, एक अविभाज्य ग्राफ क्या है?

यूनीवेरिएट डेटा और द्विचर डेटा। उदाहरण के लिए, अगर मुझे एक स्कूल में सभी छात्रों की उम्र रिकॉर्ड करनी है और ग्राफ मेरा डेटा, तब केवल एक चर होगा, छात्रों की आयु। इस प्रकार के डेटा को के रूप में जाना जाता है अविभाज्य डेटा और यह रिश्तों से संबंधित नहीं है, बल्कि इसका उपयोग किसी चीज़ का वर्णन करने के लिए किया जाता है।

इसी तरह, आप आउटलेर्स का विश्लेषण कैसे करते हैं? एक ग़ैर कोई भी डेटा बिंदु है जो आपके बाकी डेटा बिंदुओं से अलग है।

1. अपने आउटलेर्स डेटा को कैप करें। सच्चे आउटलेर्स को संभालने का दूसरा तरीका उन्हें कैप करना है।
2. एक नया मान असाइन करें। यदि आपके डेटा में किसी गलती के कारण कोई बाहरी लगता है, तो आप एक मान लगाने का प्रयास करते हैं।
3. एक परिवर्तन का प्रयास करें।

यह भी जानिए, एकतरफा डेटा दिखाने का सामान्य तरीका क्या है?

NS यूनीवेरिएट डेटा दिखाने का सामान्य तरीका सारणीबद्ध रूप है। मुख्य उद्देश्य का प्रतिनिधित्व करना है आंकड़े में एक रास्ता ताकि पैटर्न ढूंढा जा सके। वर्णन करने के लिए कई विकल्प हैं अविभाज्य डेटा जैसे बार चार्ट, हिस्टोग्राम, पाई चार्ट, फ़्रीक्वेंसी पॉलीगॉन और फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन टेबल।

आप स्कैटर प्लॉट 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.