کدام نمودار برای مشاهده ی پرت تک متغیره استفاده می شود؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

1. تک متغیره روش. یکی از ساده ترین روش های تشخیص موارد پرت هست استفاده کنید از قطعات جعبه یک جعبه طرح گرافیکی است نمایش دادن برای توصیف توزیع داده ها توطئه های جعبه استفاده کنید میانه و چارک پایین و بالایی.

به این ترتیب، گراف تک متغیره چیست؟

تک متغیره داده ها و داده های دو متغیره مثلاً اگر قرار باشد سن همه دانش آموزان یک مدرسه را ثبت کنم و نمودار داده‌های من، پس تنها یک متغیر وجود خواهد داشت، سن دانش‌آموزان. این نوع داده ها به نام شناخته می شوند تک متغیره داده ها و با روابط سروکار ندارد، بلکه برای توصیف چیزی استفاده می شود.

به طور مشابه، چگونه نقاط پرت را تجزیه و تحلیل می کنید؟ یک دادههای خارج از محدوده هر نقطه داده ای است که به طور مشخص با بقیه نقاط داده شما متفاوت است.

1. داده های پرت خود را پوشش دهید. راه دیگر برای رسیدگی به موارد پرت واقعی، درپوش گذاشتن آنهاست.
2. یک مقدار جدید اختصاص دهید. اگر به نظر می رسد که یک نقطه دور به دلیل اشتباه در داده های شما باشد، سعی کنید یک مقدار را وارد کنید.
3. یک تحول را امتحان کنید.

همچنین بدانید، روش رایج برای نمایش داده های تک متغیره چیست؟

این روش رایج برای نمایش داده های تک متغیره به صورت جدول بندی شده است. هدف اصلی این است که به نمایندگی از داده ها در یک مسیر برای پیدا کردن الگوها چندین گزینه برای توصیف وجود دارد داده های تک متغیره مانند نمودار میله ای، هیستوگرام، نمودار دایره ای، چند ضلعی فرکانس و جداول توزیع فرکانس.

چگونه یک نقطه پرت را در یک طرح پراکنده شناسایی می کنید؟

اگر یک نقطه از a طرح پراکنده از خط رگرسیون دورتر از نقطه دیگری است، پس از آن طرح پراکنده حداقل یکی دارد دادههای خارج از محدوده . اگر تعدادی از نقاط دورترین فاصله از خط رگرسیون را داشته باشند، همه این نقاط هستند موارد پرت.