Innehållsförteckning:

Vad är en multivariat extremvärde?
Vad är en multivariat extremvärde?

Video: Vad är en multivariat extremvärde?

Video: Vad är en multivariat extremvärde?
Video: Identifying Multivariate Outliers with Mahalanobis Distance in SPSS 2024, November
Anonim

A multivariat extremvärde är en kombination av ovanliga poäng på minst två variabler. Båda typerna av extremvärden kan påverka utfallet av statistiska analyser. Outliers finns av fyra skäl. Felaktig datainmatning kan göra att data innehåller extremfall.

På samma sätt frågas det, hur identifierar man bivariata extremvärden?

Ett sätt att kontrollera om dessa är sådana" bivariata extremvärden " är att undersöka resterna av fallen i analysen. För att göra detta skaffar vi bivariat regressionsformel, tillämpa den tillbaka på varje fall för att erhålla y', och beräkna sedan residualet som y-y'. SPSS kommer faktiskt att göra detta åt oss inom en regressionskörning.

Man kan också fråga sig, vad är skillnaden mellan multivariat och univariat? Univariat och multivariat representerar två tillvägagångssätt för statistisk analys. Univariat involverar analys av en enda variabel medan multivariat analys undersöker två eller flera variabler. Mest multivariat analys involverar en beroende variabel och flera oberoende variabler.

Med tanke på detta, vilka är de olika typerna av extremvärden?

De tre olika typerna av extremvärden

  • Typ 1: Globala outliers (även kallade "Point Anomalies"):
  • Global anomali:
  • Typ 2: Kontextuella (villkorliga) extremvärden:
  • Kontextuell anomali: Värdena ligger inte utanför det normala globala intervallet, men är onormala jämfört med säsongsmönstret.
  • Typ 3: Kollektiva extremvärden:

Hur identifierar man multivariata extremvärden?

Multivariata extremvärden kan identifieras med användningen av Mahalanobis-avstånd, vilket är avståndet för en datapunkt från den beräknade tyngdpunkten i de andra fallen där tyngdpunkten beräknas som skärningspunkten mellan medelvärdet för de variabler som bedöms.

Rekommenderad: