Ни ни стандартное отклонение, ни дисперсия не устойчивы к выбросам. Значение данных, отдельное от тела данных, может увеличить значение статистики на сколь угодно большую величину. Среднее абсолютное отклонение (MAD) также чувствительно к выбросам.
Какие выбросы влияют на вариацию?
Стандартное отклонение чувствительно к выбросам. одиночный выброс может повысить стандартное отклонение и, в свою очередь, исказить картину распространения. Для данных с примерно одинаковым средним значением чем больше разброс, тем больше стандартное отклонение.
Как выбросы влияют на значение дисперсии и стандартного отклонения?
Outlier Влияние на дисперсию и стандартное отклонение распределения данных. В распределении данных с экстремальными выбросами распределение смещено в сторону выбросов, что затрудняет анализ данных.
Как выбросы влияют на результаты?
Выброс – это необычно большое или маленькое наблюдение. Выбросы могут оказывать непропорциональное влияние на статистические результаты, такие как среднее значение, что может привести к вводящим в заблуждение интерпретациям. В этом случае среднее значение создает впечатление, что значения данных выше, чем они есть на самом деле. …
Следует ли удалить выброс?
Удаление выбросов является законным только по определенным причинам. Выбросы могут быть очень информативными в отношении предметной области и процесса сбора данных.… Выбросы увеличивают изменчивость ваших данных, что снижает статистическую мощность. Следовательно, исключение выбросов может привести к тому, что ваши результаты станут статистически значимыми.
