Вступ до Викидів
Викиди — це незвичайні точки даних, які суттєво відрізняються від більшості даних. Вони можуть виникати через помилки введення даних, природну варіацію або рідкісні, але важливі події. Викиди можуть значно впливати на статистичні підсумки та моделювання.
Наприклад, один великий викид може завищити середнє значення або спотворити масштаб візуалізацій, що призводить до хибних висновків.
Розуміння та виявлення викидів є критичним етапом попередньої обробки даних. Залежно від мети аналізу, можна залишити, трансформувати або повністю видалити викиди.
Візуалізація викидів за допомогою графіків щільності
Графік щільності відображає плавну криву, яка показує розподіл змінної. Піки вказують на скупчення даних, а довгі хвости або ізольовані підвищення можуть свідчити про наявність викидів або асиметрії.
ggplot(df, aes(x = placement_exam_marks)) +
geom_density(fill = "lightgreen", alpha = 0.7) +
labs(title = "Density Plot Of Placement Exam Marks",
x = "Placement",
y = "Density") +
theme_minimal()
Вимірювання асиметрії
Асиметрія вимірює ступінь симетрії або асиметрії розподілу. Це допомагає визначити, чи має змінна викиди з одного боку розподілу.
skewness(df$placement_exam_marks)
Інтерпретація коефіцієнта асиметрії
- Асиметрія ≈ 0: приблизно симетричний розподіл;
- Асиметрія > 0: розподіл зі зміщенням вправо;
- Асиметрія < 0: розподіл зі зміщенням вліво;
- Асиметрія > 1: сильно виражена асиметрія вправо;
- Асиметрія < -1: сильно виражена асиметрія вліво.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What are the Z-score and IQR methods for removing outliers?
How do I interpret density plots to identify outliers?
Can you explain more about right-skewed and left-skewed distributions?
Awesome!
Completion rate improved to 4Вступ до Викидів
Свайпніть щоб показати меню
Викиди — це незвичайні точки даних, які суттєво відрізняються від більшості даних. Вони можуть виникати через помилки введення даних, природну варіацію або рідкісні, але важливі події. Викиди можуть значно впливати на статистичні підсумки та моделювання.
Наприклад, один великий викид може завищити середнє значення або спотворити масштаб візуалізацій, що призводить до хибних висновків.
Розуміння та виявлення викидів є критичним етапом попередньої обробки даних. Залежно від мети аналізу, можна залишити, трансформувати або повністю видалити викиди.
Візуалізація викидів за допомогою графіків щільності
Графік щільності відображає плавну криву, яка показує розподіл змінної. Піки вказують на скупчення даних, а довгі хвости або ізольовані підвищення можуть свідчити про наявність викидів або асиметрії.
ggplot(df, aes(x = placement_exam_marks)) +
geom_density(fill = "lightgreen", alpha = 0.7) +
labs(title = "Density Plot Of Placement Exam Marks",
x = "Placement",
y = "Density") +
theme_minimal()
Вимірювання асиметрії
Асиметрія вимірює ступінь симетрії або асиметрії розподілу. Це допомагає визначити, чи має змінна викиди з одного боку розподілу.
skewness(df$placement_exam_marks)
Інтерпретація коефіцієнта асиметрії
- Асиметрія ≈ 0: приблизно симетричний розподіл;
- Асиметрія > 0: розподіл зі зміщенням вправо;
- Асиметрія < 0: розподіл зі зміщенням вліво;
- Асиметрія > 1: сильно виражена асиметрія вправо;
- Асиметрія < -1: сильно виражена асиметрія вліво.
Дякуємо за ваш відгук!
