Was ist ein Ausreißer?
Bei einem Ausreißer handelt es sich, wie bereits weiter oben dargestellt, um einen gemessenen, erhobenen oder experimentell gefundenen Wert, der nicht den Erwartungen entspricht bzw. nicht zu den restlichen Werten der Verteilung passt.
Was ist ein Ausreißer in der Statistik?
In der Statistik spricht man von einem Ausreißer, wenn ein Messwert oder Befund nicht in eine erwartete Messreihe passt oder allgemein nicht den Erwartungen entspricht. Die „Erwartung“ wird meistens als Streuungsbereich um den Erwartungswert herum definiert, in dem die meisten aller Messwerte zu liegen kommen, z. B. der Quartilabstand Q 75 – Q 25.
Wie werden Ausreißer identifiziert?
Ausreißer werden identifiziert, indem man untersucht, ob sie innerhalb bestimmter numerischer Grenzen liegen, genannt innere und äußere Zäune. Ein Punkt, der außerhalb des inneren Zauns liegt, wird als „milde Ausreißer“, während Punkte, die außerhalb des äußeren Zauns liegen, als „extreme Ausreißer“ bezeichnet werden.
Welche Probleme können von Ausreißern ausgelöst werden?
Es gibt allerdings auch „subtilere“ Probleme, die von Ausreißern ausgelöst werden können, beispielsweise den Leverage-Effekt.
Ein Ausreißer (englisch outlier) ist eine Beobachtung die von den übrigen Beobachtungen entfernt liegt. Ausreißer können durch natürliche Variabilität zustande kommen, aber auch auf einen experimentellen Fehler hindeuten. Ausreißer können durch Zufall in jeder Verteilung und damit in jedem Datensatz vorkommen.
Wie können Ausreißer zustande kommen?
Ausreißer können durch natürliche Variabilität zustande kommen, aber auch auf einen experimentellen Fehler hindeuten. Ausreißer können durch Zufall in jeder Verteilung und damit in jedem Datensatz vorkommen. Dennoch deuten sie oft auf Fehler bei der Durchführung bzw.
Wie kann man mit Ausreißern umgehen?
Die eleganteste Art und Weise, mit Ausreißern umzugehen, bietet das große Gebiet der robusten Statistik. Die robusten Verfahren sind grundsätzlich so ausgerichtet, daß sie das Gewicht bzw. die Bedeutung ausgefallener Werte mindern, so daß diese das Analyseergebnis nur noch marginal oder gar nicht mehr beeinflussen.