How to detect outliers in scatter plots?

Чтобы обнаружить выбросы на диаграмме рассеяния (scatter plot), нужно изучить общую структуру точек данных. brainly.com Необходимо найти тенденцию или группу точек, которые демонстрируют аналогичную взаимосвязь между переменными x и y. brainly.com

Для выявления вертикальных выбросов нужно рассмотреть точки, которые находятся намного выше или ниже основного облака данных или линии тренда. brainly.com Такие точки могут указывать на наличие вертикальных выбросов. brainly.com

Для обнаружения горизонтальных выбросов нужно найти точки, которые находятся далеко справа или слева от основного облака данных или линии тренда. brainly.com Они могут означать горизонтальные выбросы. brainly.com

Чтобы выявить выбросы с высоким кредитным плечом, нужно изучить общую структуру точек данных и линии тренда. brainly.com Следует искать точки с экстремальными значениями x, которые расположены далеко от основного кластера точек данных. brainly.com

Кроме графического метода, для определения выбросов в данных используют, например:

• Z-оценку. sky.pro Это статистическая мера, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения выборки в единицах стандартного отклонения. sky.pro
• Метод IQR (межквартильный размах). sky.pro Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от нижнего (Q1) и верхнего (Q3) квартилей. sky.pro
• Тест Граббса. sky.pro Этот статистический тест сравнивает наибольшее и наименьшее значения с средним значением и стандартным отклонением выборки. sky.pro
• Алгоритмы машинного обучения. sky.pro Такие алгоритмы, как DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor, обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. sky.pro

Выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. sky.pro