एनोमॉल वैल्यू की गणना कैसे करें

एक विषम मान एक संख्यात्मक डेटा होता है जो एक नमूने के अन्य डेटा से काफी अलग होता है। इस अवधि का प्रयोग सांख्यिकीय अध्ययन में किया जाता है, और माप में अध्ययन या डेटा में त्रुटियों का संकेत हो सकता है। आंकड़ों की पर्याप्त समझ सुनिश्चित करने के लिए आउटलाइयर से कैसे निपटना है, यह जानने के लिए, और अध्ययन से अधिक सटीक निष्कर्ष तक पहुंचने की अनुमति देगा। एक बहुत ही सरल प्रक्रिया है जो आपको मानों के निर्धारित सेट में असामान्य मानों की गणना करने की अनुमति देती है।

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कदम
टिप्स
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कदम

संभावित विषम मूल्यों को पहचानना सीखें गणना करने से पहले यदि एक निश्चित संख्यात्मक मान एक विषम मान है, तो डेटा के सेट की जांच करना और संभावित विषम मानों को चुनना उपयोगी है। उदाहरण के लिए, उस डेटा के एक सेट पर विचार करें जो एक ही कमरे में मौजूद 12 विभिन्न वस्तुओं के तापमान का प्रतिनिधित्व करता है। वस्तुओं की 11 21 डिग्री सेल्सियस के करीब तापमान के एक निश्चित सीमा में एक तापमान है, लेकिन बारहवीं वस्तु (शायद एक ओवन) 150 डिग्री सेल्सियस है, तो एक सतही परीक्षा निष्कर्ष पर ले जा सकता है कि ओवन तापमान की माप एक संभावित विषम मूल्य है

आरोही क्रम में संख्यात्मक मानों को व्यवस्थित करें पिछले उदाहरण के साथ आगे बढ़ना, कुछ वस्तुओं के तापमान का प्रतिनिधित्व करने वाले निम्न संख्याओं पर विचार करें: {21, 20, 23, 20, 20, 19, 20, 22, 21, 150, 21, 1 9}। इस सेट का क्रम निम्नानुसार होना चाहिए: {1 9, 19, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 21, 22, 23, 150}

डेटा सेट के मध्य की गणना करता है औसत दर्जे का आंकड़ा है जो आधे से ज्यादा आंकड़े पाए जाते हैं, और नीचे की दूसरी आधा स्थित है। यदि सेट में कार्डिनलता भी है, तो दोनों मध्यवर्ती शर्तों के बीच औसत होना चाहिए। पिछले उदाहरण में, दो मध्यवर्ती शब्द 20 और 21 हैं, इसलिए मध्य (20 + 21) / 2 है, जो 20.5 है।

प्रथम चतुर्थक की गणना करें यह मान, जिसे Q1 कहा जाता है, वह संख्या है जिसके तहत संख्यात्मक डेटा का 25 प्रतिशत स्थित है। पहले के उदाहरण के लिए फिर से वापस चर्चा करते हुए भी इस मामले में यह आवश्यक दो संख्याओं के बीच औसत बनाने के लिए है, इस मामले में यह 20 और 20. उनकी औसत है ((20 + 20) / 2), यानी 20 है।

तीसरे चतुर्थक की गणना करें यह मान, जिसे क्यू 3 कहा जाता है, ऊपर की संख्या से डेटा का 25 प्रतिशत स्थित है। एक ही उदाहरण के साथ जारी रखते हुए, 2 21 और 22 मानों के बीच औसत 21.5 का एक क्यू 2 मान देता है।

खोजें "आंतरिक बाड़" सभी डेटा के लिए पहला कदम यह है कि क्यू 1 और क्यू 3 (इंटरक्वेटिकल विचलन कहा जाता है) के बीच के अंतर को 1.5 से बढ़ाना। उदाहरण के लिए, अंतर-अंतर अंतर (21.5 - 20) है, जो 1.5 है। इस अंतर को 1.5 से गुणा करके आपको 2.25 मिलता है। इस संख्या को Q3 में जोड़ें और इसे आंतरिक बाड़ बनाने के लिए Q1 से घटाना। हमारे उदाहरण में आंतरिक बाड़ 17.75 और 23.75 होगी।

इस श्रेणी के बाहर कोई भी सांख्यिक डेटा थोड़ा विषम मान माना जाता है। हमारे उदाहरणों के मूल्यों के सेट में, केवल ओवन तापमान, 150 डिग्री, एक हल्के विषम मूल्य माना जाता है।

खोजें "बाहरी बाड़" मूल्यों के सेट के लिए आप वास्तव में उसी प्रक्रिया के साथ मिल सकते हैं जो आपने आंतरिक बाड़ के लिए इस्तेमाल की थी, इस तथ्य को छोड़कर कि अंतरालीय अंतर 1.5 से 3 की तुलना में गुणा किया जाता है। 3 उदाहरण (1.5 * 3) 4.5 द्वारा हमारे उदाहरण में प्राप्त अंतरालीय अंतर को गुणा करना। बाहरी बाड़ इसलिए 15.5 और 26 हैं

बाहरी बाड़ के बाहर के किसी भी संख्यात्मक डेटा को एक अत्यंत विषम मूल्य माना जाता है। हमारे उदाहरण में, 150 डिग्री के भट्ठी का तापमान भी अत्यधिक विषम मूल्य माना जाता है।

टिप्स

एक बार जब बाहरी कारकों के कारण मिल गया है, डेटा के सेट से rilevati- को त्यागकर या तो मापन त्रुटियों कि डेटा के वितरण में विसंगतियाँ संकेत हो सकता है इससे पहले कि उनकी उपस्थिति समझाने की कोशिश करता।

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