Какие факторы могут вызвать значительное рассеивание данных в наборе информации?

Некоторые факторы, которые могут вызвать значительное рассеивание данных (выбросы) в наборе информации:

• Ошибки измерения или прибора. loginom.ru Чаще всего проблема связана с оборудованием, например, неверной работой датчиков. loginom.ru
• Ошибки ввода данных. loginom.ru Например, оператор может ввести дополнительный ноль в числовом значении параметра, пропустить или поставить в неправильном месте десятичный разделитель. loginom.ru
• Ошибки обработки данных. loginom.ru В процессе некорректной трансформации данных или несоответствия единиц измерения в наборе могут появиться выбросы. loginom.ru
• Ошибки выборки. loginom.ru Возникают из-за некорректного объединения различных по природе данных или внесения изменений в методику сбора. loginom.ru
• Ошибки эксперимента. loginom.ru Возникают при проведении экспериментов или замеров, которые могут зависеть от изменений ранее неучитываемых условий окружающей среды: вибраций, излучений, загрязнений, давления и т. п.. loginom.ru
• Естественная вариативность. www.geeksforgeeks.org Присущая базовым данным изменчивость также может привести к выбросам. www.geeksforgeeks.org
• Преднамеренные выбросы. www.geeksforgeeks.org В некоторых случаях данными могут намеренно манипулировать, чтобы вызвать дополнительные эффекты. www.geeksforgeeks.org

Когда данные сильно рассеяны, многие значения существенно отличаются от среднего. www.yaklass.ru