Vídeo: Encontrando os Outliers de um Conjunto de Dados

Encontre todos os possíveis outliers para o seguinte conjunto de dados: 108, 31, 75, 87, 79, 88, 89, 118, 51, 89, 174, 95, 51, 70 e 73.

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Transcrição do vídeo

Encontre todos os possíveis outliers para o seguinte conjunto de dados: 108, 31, 75, 87, 79, 88, 89, 118, 51, 89, 174, 95, 51, 70 e 73.

Um outlier é um valor de dados muito maior ou muito menor que a mediana. Dados que são mais de 1.5 vezes o valor do intervalo interquartil para além de qualquer quartil são chamados outliers. Antes de começarmos, vamos em frente e colocar todos os nossos números em ordem do menor para o maior. Então, aqui temos nossos números, do menor para o maior, e estamos tentando encontrar todos os possíveis valores discrepantes.

Outliers são mais de 1.5 vezes o intervalo interquartílico. Bem, qual é o alcance interquartil? É o quartil superior menos o quartil inferior. Então, precisamos encontrar os quartis superiores e inferiores. Quartis dividem os dados em quatro partes iguais.

Primeiro, vamos começar encontrando a mediana. Como há quinze números totais, o oitavo número seria nosso meio, o do meio. Agora, precisamos encontrar o meio de cada uma dessas duas metades, que seriam 70 e 95. Esses serão os números no meio de cada uma das metades. Então, 70 é o seu quartil inferior e 95 é o seu quartil superior.

Portanto, podemos substituí-los a 1.5 vezes o quartil superior menos o quartil inferior e encontrar nossos outliers. Então temos 1.5 vezes 95 menos 70. E 1.5 vezes 25 é 37.5. Portanto, esse símbolo maior que permanece lá, porque um outlier é um valor de dados que é muito maior ou muito menor que a mediana. Dados que são mais de 1.5 vezes o valor do intervalo interquartil para além de qualquer quartil são chamados outliers.

Então, se adicionarmos 37.5 ao nosso quartil superior, isso nos dará 132.5; qualquer número maior do que isso seria considerado um outlier. Então 174 é um outlier. Se você tirasse 37.5 do quartil inferior, teria 32.5. Portanto, qualquer número menor que 32.5 seria considerado um outlier. Isso significa que 31 é um outlier. Portanto, 31 e 174 são outliers para esse conjunto de dados.

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