Como remover Outliers com uma pontuação Z

Ao analisar um conjunto de dados , você pode muitas vezes têm valores extremos , os pontos que parecem não corresponder ao padrão dos dados obtidos pelo resto dos pontos de dados. Que muitas vezes pode ser visto através de gráficos os resultados , uma vez que encontrar o? Melhor ajuste & quot; equação para um conjunto de pontos pode tornar os atrasados ​​muito evidente . Eles podem ser causados ​​por erros de medida, fenómenos desconhecidos ou simplesmente imprecisões no método experimental . Use o método z -score para eliminar os outliers . Instruções
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Calcule tanto a média ea mediana do desvio absoluto em torno da mediana , ou MAD , de seu conjunto de dados . Para calcular a média , adicione todos os resultados e dividir essa quantia pelo número de pontos de dados. Para calcular a média de desvio absoluto em torno da mediana , subtraia a média de cada ponto de dados, tirar o valor absoluto e encontrar a mediana - meio - valor desses resultados
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Calcule a z. -Score para cada ponto de dados , subtraindo a média da população do ponto de dados , e dividindo-se a resposta pela MAD . Este é modificado z -score desse ponto de dados.
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Decida como você deseja determinar um outlier . O teste de heurística afirma que um ponto de dados com um z -score modificado de 3,5 ou mais deve determinar um outlier . Dependendo de sua pesquisa, você pode querer eliminar o outlier completamente, ou incorporá-lo em seus resultados e explicá-lo em sua pesquisa.