Quando si analizza un insieme di dati , si può spesso avere valori anomali , i punti che non sembrano corrispondere al modello di dati stabiliti dal resto dei punti dati . Spesso possono essere visti da rappresentare graficamente i risultati, dal momento che trovare il "best -fit " equazione per un insieme di punti può rendere i ritardatari molto evidente . Possono essere causate da errori di misura , fenomeni sconosciuti o semplicemente imprecisioni nel metodo sperimentale . Utilizzare il metodo z -score per eliminare valori anomali . Istruzioni
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calcolare sia la media e la mediana di deviazione assoluta circa la mediana , o MAD , del set di dati . Per calcolare la media , aggiungere tutti i risultati e dividere tale somma per il numero di punti di dati . Per calcolare la mediana di deviazione assoluta sulla mediana , sottrarre la media da ogni punto di dati , prendere il valore assoluto e trovare la mediana - centro - il valore di tali risultati
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Calcolare il z . - punteggio per ogni punto dati sottraendo la media della popolazione dal punto di dati , e dividendo la risposta da parte del MAD . Questa è modificato z -score di quel punto dati .
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Decidere come si desidera determinare un outlier . Il test euristico afferma che un punto dati con una z -score modificato di 3.5 o più dovrebbe determinare un outlier . A seconda della vostra ricerca , si potrebbe desiderare di eliminare l' outlier tutto, o incorporare nelle tue risultati e spiegarlo nella vostra ricerca .