Boleh excel mengenali outlier

Bolehkah Excel mengenal pasti Outliers? Sebaliknya, pengenalpastian luar dalam Excel bergantung pada gabungan teknik yang memanfaatkan fungsi statistik dan alat visualnya. Proses ini melibatkan pemahaman data anda, memilih kaedah yang sesuai untuk mengesan outliers berdasarkan pengedaran dan ciri -ciri data anda, dan kemudian menggunakan ciri -ciri Excel untuk melaksanakan kaedah itu. Outliers biasanya ditakrifkan sebagai titik data yang menyimpang dari seluruh set data, sering menunjukkan kesilapan, anomali, atau pemerhatian yang benar -benar luar biasa. Cabarannya terletak pada objektif yang menentukan apa yang menjadi "sisihan penting."

Bagaimanakah saya dapat mengenal pasti outliers dalam data Excel saya? Pendekatan terbaik bergantung pada pengedaran data anda dan konteks analisis anda. Berikut adalah beberapa teknik biasa:

1. Pemeriksaan visual (plot kotak dan plot berselerak):

Ini adalah langkah pertama yang cepat dan intuitif. Buat plot kotak untuk data anda menggunakan tab "INSERT" dan memilih "kotak dan kumis". Outliers sering diwakili secara visual sebagai titik di luar "kumis" plot kotak. Begitu juga, plot berselerak boleh membantu mendedahkan outliers apabila merancang satu pemboleh ubah terhadap yang lain. Mencari mata dengan ketara menjauhkan diri dari kelompok utama titik data boleh menyerlahkan potensi yang berpotensi.

2. Kaedah Z-Skor: Kaedah ini menyeragamkan data anda, mengira berapa banyak sisihan piawai setiap titik data adalah dari min. Ambang yang biasa digunakan ialah ± 3. Titik data dengan skor Z lebih besar daripada 3 atau kurang daripada -3 sering dianggap sebagai outlier. Anda boleh mengira skor Z dalam Excel menggunakan fungsi

:

. Anda perlu mengira sisihan min dan piawai secara berasingan menggunakan fungsi dan . Kaedah Interquartile Range (IQR): STANDARDIZE Kaedah ini kurang sensitif terhadap nilai-nilai yang melampau daripada kaedah Z-Score. Ia memberi tumpuan kepada penyebaran 50% pertengahan data anda. Outliers ditakrifkan sebagai titik data di bawah Q1 - 1.5 =STANDARDIZE(value, mean, standard_deviation) IQR atau di atas Q3 1.5 AVERAGE IQR, di mana Q1 dan Q3 adalah kuartil pertama dan ketiga, dan IQR = Q3 - Q1. Fungsi Excel STDEV (atau

dalam versi lama) boleh digunakan untuk mencari kuartil. Pembersihan Data dan Analisis Kontekstual:

Sebelum menggunakan sebarang kaedah statistik, periksa secara visual data anda untuk kesilapan yang jelas (mis., Typos, unit yang salah). Pertimbangkan konteks data anda. Nilai yang seolah -olah terpencil mungkin sah memandangkan keadaan.

Apakah kaedah terbaik untuk mengesan anomali dalam spreadsheet Excel? Tidak ada pendekatan yang unggul secara universal. Walau bagaimanapun, gabungan kaedah sering memberikan hasil yang paling mantap. Pengenalpastian:

Pemeriksaan visual menggunakan plot kotak dan plot penyebaran adalah tidak ternilai. Ia juga mengenai pemahaman

mengapa

nilai -nilai tersebut adalah melampau. Siasatan lanjut sering diperlukan untuk menentukan sama ada satu luar mewakili kesilapan, pemerhatian yang benar-benar luar biasa, atau penemuan penting yang memberi perhatian lebih lanjut. Walau bagaimanapun, beberapa fungsi terbina dalam memudahkan kaedah yang diterangkan di atas:

dan
• : digunakan untuk mengira sisihan min dan standard untuk kaedah z-skor. Kaedah. Ke Excel, anda mungkin mendapati tambahan pihak ketiga atau makro VBA yang menawarkan keupayaan pengesanan yang lebih canggih, terutamanya untuk dataset yang lebih besar atau senario yang lebih kompleks. Walau bagaimanapun, fungsi terbina dalam menyediakan asas yang kukuh untuk tugas pengesanan yang paling luar biasa. Ingatlah bahawa menafsirkan hasilnya selalu memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap konteks data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Boleh excel mengenali outlier. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!