İçindekiler:

Çok değişkenli aykırı değer nedir?
Çok değişkenli aykırı değer nedir?

Video: Çok değişkenli aykırı değer nedir?

Video: Çok değişkenli aykırı değer nedir?
Video: SPSS’de güvenirlilik arttırma, normal dağılım sağlama için aykırı değer (outliers) silme yöntemi 2024, Kasım
Anonim

A çok değişkenli aykırı değer en az iki değişkene ilişkin olağandışı puanların birleşimidir. Her iki tür aykırı değerler istatistiksel analizlerin sonucunu etkileyebilir. aykırı değerler dört nedenden dolayı vardır. Hatalı veri girişi, verilerin aşırı durumlar içermesine neden olabilir.

Benzer şekilde, iki değişkenli aykırı değerleri nasıl belirlersiniz?

Bir kontrol etmenin yolu bunlar böyleyse" iki değişkenli aykırı değerler " analizdeki vakaların kalıntılarını incelemektir. Bunu yapmak için elde ederiz. iki değişkenli regresyon formülü, bunu y' elde eden her duruma geri uygulayın ve ardından kalıntıyı y-y' olarak hesaplayın. Aslında SPSS bunu bizim için bir regresyon çalışması içinde yapacak.

Ayrıca, Çok değişkenli ve tek değişkenli arasındaki fark nedir? tek değişkenli ve çok değişkenli istatistiksel analize iki yaklaşımı temsil eder. tek değişkenli tek bir değişkenin analizini içerirken çok değişkenli analiz iki veya daha fazla değişkeni inceler. Çoğu çok değişkenli analiz bir bağımlı değişken ve birden çok bağımsız değişken içerir.

Bunu göz önünde bulundurarak, farklı aykırı değer türleri nelerdir?

Üç farklı aykırı değer türü

  • Tip 1: Global Aykırı Değerler ("Nokta Anomalileri" olarak da adlandırılır):
  • Küresel Anomali:
  • Tip 2: Bağlamsal (Koşullu) Aykırı Değerler:
  • Bağlamsal Anomali: Değerler normal genel aralığın dışında değil, ancak mevsimsel modele kıyasla anormal.
  • Tip 3: Toplu Aykırı Değerler:

Çok değişkenli aykırı değerleri nasıl tanımlarsınız?

Çok değişkenli aykırı değerler bir veri noktasının, ağırlık merkezinin değerlendirilen değişkenlerin ortalamasının kesişimi olarak hesaplandığı diğer durumların hesaplanan merkezinden olan uzaklığı olan Mahalanobis mesafesinin kullanımıyla tanımlanabilir.

Önerilen: