Mi az a többváltozós outlier?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

A többváltozós kiugró érték legalább két változó szokatlan pontszámainak kombinációja. Mindkét típus kiugró értékek befolyásolhatja a statisztikai elemzések eredményét. Outliers négy okból léteznek. A helytelen adatbevitel extrém eseteket is tartalmazhat.

Hasonlóképpen felteszik a kérdést, hogyan lehet azonosítani a kétváltozós kiugró értékeket?

Egy ellenőrzés módja ha ezek ilyenek" kétváltozós kiugró értékek " az, hogy megvizsgáljuk az esetek maradványait az elemzésben. Ehhez megkapjuk a kétváltozós regressziós képletet, alkalmazza azt minden egyes esetre, megkapva az y'-t, majd számítsa ki a maradékot y-y'-ként. Valójában az SPSS elvégzi ezt helyettünk egy regressziós futáson belül.

Az is felmerülhet, hogy mi a különbség a többváltozós és az egyváltozós között? Egyváltozós és többváltozós két megközelítést képviselnek a statisztikai elemzésben. Egyváltozós egyetlen változó elemzését foglalja magában, miközben többváltozós az elemzés két vagy több változót vizsgál. A legtöbb többváltozós az elemzés egy függő változót és több független változót foglal magában.

Ha ezt szem előtt tartjuk, mik a különböző típusú kiugró értékek?

A három különböző típusú kiugró érték

• 1. típus: Globális kiugró értékek (más néven „pont anomáliák”):
• Globális anomália:
• 2. típus: Kontextusfüggő (feltételes) kiugró értékek:
• Kontextuális anomália: Az értékek nincsenek kívül a normál globális tartományon, de a szezonális mintázathoz képest abnormálisak.
• 3. típus: Kollektív kiugró értékek:

Hogyan lehet azonosítani a többváltozós kiugró értékeket?

Többváltozós kiugró értékek azonosítható a Mahalanobis-távolság használatával, amely egy adatpont távolsága a többi eset számított súlypontjától, ahol a súlypontot a vizsgált változók átlagának metszéspontjaként számítjuk ki.