Ի՞նչ է բազմաչափ արտանետումը:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Ա բազմաչափ արտաքուստ առնվազն երկու փոփոխականների անսովոր միավորների համակցություն է: Երկու տեսակի արտաքուստ կարող է ազդել վիճակագրական վերլուծությունների արդյունքների վրա: Արտաքին նշաններ գոյություն ունի չորս պատճառով. Տվյալների սխալ մուտքագրումը կարող է հանգեցնել տվյալների ծայրահեղ դեպքերի:

Նմանապես, հարցնում են՝ ինչպե՞ս եք բացահայտում երկփոփոխական ծայրամասերը:

Մեկը ստուգելու միջոց եթե սրանք այդպիսին են» երկփոփոխական արտանետումներ »-ն է վերլուծության մեջ ուսումնասիրել դեպքերի մնացորդները: Դա անելու համար մենք ստանում ենք երկփոփոխական ռեգրեսիայի բանաձևը, այն հետ կիրառեք յուրաքանչյուր դեպքի վրա՝ ստանալով y', և այնուհետև հաշվարկեք մնացորդը որպես y-y': Իրականում SPSS-ը դա կանի մեզ համար ռեգրեսիայի ընթացքում:

Կարելի է նաև հարցնել՝ ո՞րն է տարբերությունը Multivariate-ի և unvariate-ի միջև: Միաչափ և բազմաչափ ներկայացնում է վիճակագրական վերլուծության երկու մոտեցում. Միաչափ ներառում է մեկ փոփոխականի վերլուծություն, մինչդեռ բազմաչափ վերլուծությունը ուսումնասիրում է երկու կամ ավելի փոփոխականներ: Մեծ մասը բազմաչափ վերլուծությունը ներառում է կախված փոփոխական և բազմաթիվ անկախ փոփոխականներ:

Հաշվի առնելով սա՝ որո՞նք են տարբեր տեսակի արտանետումները:

Երեք տարբեր տեսակի արտանետումներ

• Տիպ 1. Համաշխարհային արտանետումներ (նաև կոչվում են «Կետերի անոմալիաներ»).
• Գլոբալ անոմալիա.
• Տիպ 2. Համատեքստային (պայմանական) Outliers:
• Համատեքստային անոմալիա. արժեքները նորմալ գլոբալ միջակայքից դուրս չեն, բայց սեզոնային օրինաչափության համեմատ աննորմալ են:
• Տիպ 3. Հավաքական Outliers:

Ինչպե՞ս եք հայտնաբերում բազմաչափ արտանետումները:

Բազմաչափ արտանետումներ կարելի է նույնացնել Mahalanobis հեռավորության օգտագործմամբ, որը տվյալների կետի հեռավորությունն է այլ դեպքերի հաշվարկված կենտրոնական կետից, որտեղ ցենտրոիդը հաշվարկվում է որպես գնահատվող փոփոխականների միջինի հատում: