Выбросы данных – это аномальные или необычные значения в наборе данных, которые существенно отличаются от остальных. Эти выбросы могут быть вызваны ошибками в сборе или записи данных, а также могут быть результатом реальных физических или статистических явлений.
Выбросы данных могут привести к искажению статистических анализов и моделей, построенных на этих данных. Поэтому важно уметь обнаруживать и обрабатывать выбросы, чтобы сохранить точность и достоверность результатов исследований.
Существует несколько способов обнаружения выбросов данных. Один из них – это визуальный анализ графиков, таких как диаграммы размаха или гистограммы. Другой способ – использование статистических методов, таких как z-оценка или межквартильный размах.
После обнаружения выбросов данных необходимо решить, что с ними делать. В зависимости от задачи и характера выбросов, можно решить исключить их из анализа, заменить на более типичные значения или оставить как есть.
Таким образом, выбросы данных – это отклонения от общего тренда в наборе данных, которые могут повлиять на результаты анализа. Обнаружение и обработка выбросов играют важную роль в обеспечении точности и достоверности данных и исследований.
