Un modo comune per rilevare valori anomali in un set di dati \u00e8 utilizzare l’ intervallo interquartile<\/strong> .<\/span><\/p>\n L’intervallo interquartile, spesso abbreviato IQR, \u00e8 la differenza tra il 25\u00b0 percentile (Q1) e il 75\u00b0 percentile (Q3) in un set di dati. Misura la distribuzione media del 50% dei valori.<\/span><\/p>\n Un metodo popolare consiste nel dichiarare un’osservazione come un valore anomalo se ha un valore 1,5 volte superiore all’IQR o 1,5 volte inferiore all’IQR.<\/span> <\/p>\n Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come trovare valori anomali in un set di dati utilizzando questo metodo.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente set di dati:<\/span> <\/p>\n Il primo quartile risulta essere 5<\/strong> e il terzo quartile risulta essere 20,75<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Pertanto, l’intervallo interquartile risulta essere 20,75 -5 = 15,75<\/strong> .<\/span><\/p>\n Il limite inferiore \u00e8 calcolato come segue:<\/span><\/p>\n Limite inferiore = Q1 \u2013 1,5*IQR = 5 \u2013 1,5*15,75 = -18,625<\/strong><\/span><\/p>\n E il limite superiore \u00e8 calcolato come segue:<\/span><\/p>\n Limite superiore = Q3 + 1,5*IQR = 20,75 + 1,5*15,75 = 44,375<\/strong><\/span> <\/p>\n L’unica osservazione nel set di dati con un valore inferiore al limite inferiore o superiore al limite superiore \u00e8 46<\/strong> . Quindi questo \u00e8 l’unico valore anomalo in questo set di dati.<\/span> <\/p>\n Nota:<\/strong> \u00e8 possibile utilizzare questo calcolatore dei limiti anomali per trovare automaticamente i limiti superiore e inferiore degli outlier in un determinato set di dati.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come trovare valori anomali utilizzando l’intervallo interquartile in diversi software statistici:<\/span><\/p>\n Come trovare valori anomali in Excel<\/a> Un valore anomalo \u00e8 un’osservazione anormalmente distante da altri valori in un set di dati. I valori anomali possono essere problematici perch\u00e9 possono influenzare i risultati di un’analisi. Un modo comune per rilevare valori anomali in un set di dati \u00e8 utilizzare l’ intervallo interquartile . L’intervallo interquartile, spesso abbreviato IQR, \u00e8 la differenza tra […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Trovare](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iqroutlier1.png\")
<\/p>\n Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iqroutlier2.png\")
<\/p>\n Passaggio 2: identificare il primo e il terzo quartile<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iqroutlier3.png\")
<\/p>\n Passaggio 3: trova i limiti inferiore e superiore<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Trovare](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iqroutlier4.png\")
<\/p>\n Passaggio 4: identificare i valori anomali<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iqroutlier5.png\")
<\/p>\n Come trovare valori anomali nella pratica<\/span><\/strong><\/h3>\n
Come trovare valori anomali in R<\/a>
Come trovare valori anomali in Python<\/a>
Come trovare valori anomali in SPSS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"