Utilizando gráficos para identificar outliers Diagramas de caixa (i.e., boxplot), histogramas, gráfico de dispersão (i.e., scatterplot) podem destacar outliers. No caso dos diagramas de caixa, pontos ou asteriscos são exibidos fora da caixa quando outliers são encontrados no conjunto de dados.
Uma regra bastante usada afirma que um dado é um outlier quando ele é maior que 1 , 5 ⋅ FIQ 1{,}5\cdot \text{FIQ} 1,5⋅FIQ1, comma, 5, dot, start text, F, I, Q, end text acima do terceiro quartil ou abaixo do primeiro quartil.
Ser um outlier é, resumidamente: na Estatística, outlier significa um ponto fora da curva. Na prática, é não ter desculpas, sempre fazer o melhor possível, não procrastinar e nem aceitar resultados medianos.
Para isso, trouxemos algumas dicas:#1: ELIMINAR O VALOR. Caso seu dataset seja amplo o suficiente, é possível simplesmente excluir o valor anômalo sem causar grandes prejuízos à análise de dados.#2: TRATAR SEPARADAMENTE. ... #3: TRANSFORMAÇÃO LOGARÍTMICA. ... #4: MÉTODOS DE CLUSTERIZAÇÃO.
Para a remoção de outliers foram escolhidos os métodos Tukey, Standard Deviation e Zscore, os quais são os mais encontrados na literatura (SEO, 2006). O método de Tukey ou mais conhecido como boxplot define limites inferior (Eq. 2) e superior (Eq. 3) a partir do interquartil (IQR) e os primeiros e terceiros quartis.
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Removendo dados discrepantes (outliers) com a linguagem Python.import numpy as np.def removeoutlier(values):fator = 1.5.q3, q1 = np.percentile(values, [75, 25])iqr = q3 – q1.lowpass = q1 – (iqr * fator)highpass = q3 + (iqr * fator)
Mostre como você está superando os outliers
Ou, ainda, torne-se quem gostaria de ser. # Escolha algo que seja possível de trabalhar, melhorar ou aprender através de estudo ou motivação. Muitas vezes a forma com que você se expressa pode passar mensagens completamente diferentes.
Outliers, que são valores de dados que estão distantes dos outros valores de dados, podem afetar fortemente seus resultados. Geralmente, outliers são a maneira mais fácil de identificar em um boxplot. Em um boxplot, os outliers são identificados por asteriscos (*).
6. Diferente (<>) Símbolo responsável para retornar a confirmação se o valor ou referência é diferente de outra, como por exemplo: =A2<>B2 o resultado trará VERDADEIRO ou FALSO, quando o valor de A2 for diferente de B2.
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