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Video: Che cos'è un outlier multivariato?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
UN valore anomalo multivariato è una combinazione di punteggi insoliti su almeno due variabili. Entrambi i tipi di valori anomali possono influenzare l'esito delle analisi statistiche. valori anomali esistono per quattro ragioni. L'immissione di dati errati può far sì che i dati contengano casi estremi.
Allo stesso modo, viene chiesto, come si identificano gli outlier bivariati?
Uno modo di controllare se questi sono tali" valori anomali bivariati " è esaminare i residui dei casi nell'analisi. Per fare ciò, si ottiene il bivariato formula di regressione, applicarla nuovamente a ciascun caso ottenendo y', quindi calcolare il residuo come y-y'. In realtà SPSS lo farà per noi all'interno di una corsa di regressione.
Ci si potrebbe anche chiedere, qual è la differenza tra Multivariato e univariato? univariato e multivariato rappresentano due approcci all'analisi statistica. univariato comporta l'analisi di una singola variabile mentre multivariato analisi esamina due o più variabili. Maggior parte multivariato l'analisi coinvolge una variabile dipendente e più variabili indipendenti.
Tenendo questo in considerazione, quali sono i diversi tipi di outlier?
I tre diversi tipi di outlier
- Tipo 1: valori anomali globali (chiamati anche "Anomalie puntuali"):
- Anomalia globale:
- Tipo 2: valori anomali contestuali (condizionali):
- Anomalia contestuale: i valori non sono al di fuori del normale intervallo globale, ma sono anormali rispetto al modello stagionale.
- Tipo 3: valori anomali collettivi:
Come si identificano gli outlier multivariati?
Valori anomali multivariati può essere identificato con l'uso della distanza di Mahalanobis, che è la distanza di un punto dati dal centroide calcolato degli altri casi in cui il centroide è calcolato come intersezione della media delle variabili da valutare.
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