データセット内の外れ値の検索
外れ値は、残りの数値のパターンに適合しないデータポイントです。これらは、データセット内の非常に高い値または非常に低い値です。
外れ値を見つける簡単な方法は、データセット内の数値を調べることです。ほとんどの数値は範囲の周りに集まっており、一部の数値は他の数値と比較して低すぎるか高すぎることがわかります。このような数値は外れ値として知られています。
Other definition of an outlier
残りのデータから明確に分離されたデータポイント。外れ値の定義の1つは、第1四分位数より下または第3四分位数より上にある1.5四分位範囲(IQR)を超えるデータポイントです。四分位範囲(IQR)は、データセットの3番目の四分位数と最初の四分位数の差です。
データ0、2、5、6、9、12、35の外れ値を見つけます。
解決
特定のデータセットについて、次の5つの数値の要約があります。
最小= 0
最初の四分位数= 2
中央値= 6
3番目の四分位数= 12
最大= 35
IQR = 12 – 2 = 10、つまり1.5・IQR = 15。
外れ値があるかどうかを判断するには、1.5・IQRまたは四分位数を超える15の数値を考慮する必要があります。
最初の四分位数– 1.5・IQR = 2 – 15 = –13
3番目の四分位数+1.5・IQR = 12 + 15 = 27
35は–13から27までの間隔の外にあるため、35はこのデータセットの外れ値です。
以下の特定のデータセットで外れ値を見つけます。
28、26、29、30、81、32、37
解決
Step 1:
与えられたセットの他の数と異なるデータは81です
Step 2:
したがって、このデータセットの外れ値は81です。
以下の特定のデータセットで外れ値を見つけます。
16、14、3、12、15、17、22、15、52
解決
Step 1:
与えられたセットの他の数と異なるデータは52です
Step 2:
したがって、このデータセットの外れ値は52です。