Förstå avvikelser i dataanalys
Anomalousness är ett mått på hur ovanlig eller oväntad en observation är, i förhållande till den förväntade fördelningen av värden. Med andra ord, det mäter i vilken grad en observation avviker från vad som förväntas baserat på tidigare erfarenhet eller kunskap.
Till exempel, om vi skulle mäta höjden på en grupp människor, och en person hade en höjd på 2 meter, detta skulle anses vara anomalt eftersom det är mycket högre än den genomsnittliga höjden för gruppen. På samma sätt, om vi skulle mäta temperaturen i en stad under loppet av ett år, och en dag registrerade en temperatur på -50 grader Celsius, skulle detta också anses vara anomalt eftersom det är mycket kallare än stadens medeltemperatur.
Anomalousness kan mätas med olika statistiska tekniker, såsom z-poäng, modifierade Z-poäng eller Boxplot-metoder. Dessa tekniker beräknar antalet standardavvikelser som en observation faller bort från medelvärdet eller medianen av datamängden. Ju längre en observation är från medelvärdet eller medianen, desto mer avvikande anses den vara.
Anomalitet är viktig i dataanalys eftersom det kan hjälpa oss att identifiera ovanliga mönster eller extremvärden i data som kan kräva ytterligare undersökning eller förklaring. Till exempel, i analys av finansiell data, kan en onormal aktiekursrörelse indikera en marknadstrend eller en potentiell bedräglig aktivitet. I sjukvårdsdataanalys kan ett avvikande medicinskt testresultat indikera ett allvarligt hälsotillstånd eller ett testfel. Sammanfattningsvis är avvikelse ett mått på hur ovanlig eller oväntad en observation är i förhållande till den förväntade fördelningen av värden. Det kan mätas med olika statistiska tekniker, och det är viktigt i dataanalys eftersom det kan hjälpa oss att identifiera ovanliga mönster eller extremvärden som kan kräva ytterligare undersökning eller förklaring.
Jag gillar det här
Jag gillar inte det här
Rapportera ett innehållsfel
Aktie
Avvikelse är ett mått på hur mycket en uppsättning data avviker från medelvärdet eller medelvärdet. Den beräknas som skillnaden mellan varje datapunkt och medelvärdet.
Till exempel, om vi har följande uppsättning provpoäng:
90, 80, 75, 65, 95
Medelvärdet för denna uppsättning poäng är 80. Avvikelsen för varje poäng från medelvärdet är:
90 - 80 = 10 (för den första poängen)
80 - 80 = 0 (för den andra poängen)
75 - 80 = -5 (för den tredje poängen)
65 - 80 = -15 (för den fjärde poängen) )
95 - 80 = 15 (för den femte poängen)
Så avvikelserna för varje poäng från medelvärdet är: 10, 0, -5, -15 och 15.
Jag gillar det här
Jag gillar inte det här
Rapportera ett innehållsfel
Aktie
