Como classificar um outlier?
Como classificar um outlier?
Uma forma de detectar outliers é através da faixa interquartil (FIQ), que é a diferença entre o terceiro e o primeiro quartil. Uma regra muito utilizada é que um outlier está no intervalo menor que 1.5 FIQ do primeiro quartil ou maior que 1.5 FIQ do terceiro quartil.
Quantos outliers existem?
Algumas pessoas poderiam dizer que há 5 outliers, mas outras poderiam discordar e dizer que há 3 ou 4 outliers.
Como identificar outlier no Excel?
Para encontrar os outliers em um conjunto de dados, usamos as seguintes etapas:
- Calcule o primeiro e o terceiro quartis (falaremos sobre o que esses são daqui a pouco).
- Avalie o intervalo interquartil (também explicaremos isso um pouco mais abaixo).
- Retorne os limites superior e inferior do nosso intervalo de dados.
Como identificar quartil?
Quartil
- primeiro quartil (designado por Q1/4) = quartil inferior = é o valor aos 25% da amostra ordenada = 25º percentil.
- segundo quartil (designado por Q2/4) = mediana = é o valor até ao qual se encontra 50% da amostra ordenada = 50º percentil, ou 5º decil.
Como identificar outliers no Python?
Uma ótima forma de identificar Outliers é plotando um gráfico de BoxPlot dos valores.
- Para o nosso exemplo vamos usar a biblioteca Seaborn.
- Por fim apenas executamos o método BoxPlot passando o dataset iris como parâmetro.
- O retângulo é formado por três Quartis que dividem os dados em quatro rols com 25% dos dados cada.
O que seria um valor discrepante em uma amostra?
A média é influenciada por todos os valores da amostra. Ou seja, se tivermos valores muito discrepantes, o valor da média é alterado. Por exemplo, na nossa amostra de notas, temos uma nota com o valor 100.0 . ... Esses valores muito discrepantes, tanto maiores quanto menores, são conhecidos como outliers.
