Spisu treści:

Co to jest wielowymiarowa wartość odstająca?
Co to jest wielowymiarowa wartość odstająca?

Wideo: Co to jest wielowymiarowa wartość odstająca?

Wideo: Co to jest wielowymiarowa wartość odstająca?
Wideo: Identifying Multivariate Outliers with Mahalanobis Distance in SPSS 2024, Listopad
Anonim

A odstający wielowymiarowy jest kombinacją nietypowych wyników dla co najmniej dwóch zmiennych. Oba rodzaje odstające może wpływać na wyniki analiz statystycznych. Odstające istnieją z czterech powodów. Nieprawidłowe wprowadzenie danych może spowodować, że dane będą zawierać skrajne przypadki.

Podobnie, pyta się, jak rozpoznać dwuwymiarowe wartości odstające?

Jeden sposób na sprawdzenie jeśli to są takie " dwuwymiarowe wartości odstające " jest zbadanie pozostałości spraw w analizie. Aby to zrobić, uzyskujemy dwuwymiarowy formuły regresji, zastosuj ją z powrotem do każdego przypadku uzyskując y', a następnie oblicz resztę jako y-y'. W rzeczywistości SPSS zrobi to za nas w ramach regresji.

Można również zapytać, jaka jest różnica między wielowymiarowym a jednowymiarowym? Jednowymiarowe oraz wielowymiarowy reprezentują dwa podejścia do analizy statystycznej. Jednowymiarowe polega na analizie pojedynczej zmiennej while wielowymiarowy analiza analizuje dwie lub więcej zmiennych. Bardzo wielowymiarowy analiza obejmuje zmienną zależną i wiele zmiennych niezależnych.

Biorąc to pod uwagę, jakie są rodzaje wartości odstających?

Trzy różne typy wartości odstających

  • Typ 1: Globalne wartości odstające (zwane również „Anomaliami punktowymi”):
  • Anomalia globalna:
  • Typ 2: kontekstowe (warunkowe) wartości odstające:
  • Anomalia kontekstowa: wartości nie wykraczają poza normalny zakres globalny, ale są nieprawidłowe w porównaniu z wzorcem sezonowym.
  • Typ 3: Zbiorowe wartości odstające:

Jak identyfikować wielowymiarowe wartości odstające?

Wielowymiarowe wartości odstające można zidentyfikować za pomocą odległości Mahalanobisa, która jest odległością punktu danych od obliczonego centroidu innych przypadków, w których centroid jest obliczany jako przecięcie średniej ocenianych zmiennych.

Zalecana: