Les valeurs aberrantes sont des points de données dans un ensemble de données qui sont significativement différents des autres points de données. Elles peuvent être dues à des erreurs de collecte de données, à des erreurs de mesure ou à d’autres événements aléatoires. Les valeurs aberrantes peuvent avoir un impact significatif sur l’analyse des données, rendant difficile de tirer des conclusions précises à partir des données. Il est donc important d’identifier les valeurs aberrantes et de déterminer si elles doivent être incluses ou exclues de l’analyse.
Qu’entend-on par « valeur aberrante » ?
Une valeur aberrante est un point de données qui est significativement différent des autres points de données dans un ensemble de données. Il peut s’agir de valeurs aberrantes élevées ou faibles. On parle de valeurs aberrantes élevées lorsqu’un point de données a une valeur supérieure à la plupart des autres points de données, et de valeurs aberrantes faibles lorsqu’un point de données a une valeur inférieure à la plupart des autres points de données.
Quelle est la définition du mot « valeur aberrante » ?
Le mot « valeur aberrante » est défini comme un point de données qui est significativement différent des autres points de données dans un ensemble de données. Il s’agit d’une observation qui se situe à une distance anormale des autres valeurs d’un échantillon aléatoire d’une population.
En gardant cela à l’esprit, comment trouver les valeurs aberrantes ?
Il existe plusieurs méthodes pour identifier les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Une méthode courante consiste à utiliser des diagrammes en boîte. Un diagramme en boîte est une représentation graphique de la distribution d’un ensemble de données. Il montre la médiane, les quartiles supérieur et inférieur, ainsi que les valeurs minimales et maximales. Les valeurs aberrantes sont représentées par des points individuels situés en dehors des moustaches du diagramme en boîte.
Une autre méthode consiste à calculer le score z de chaque point de données. Le score z mesure le nombre d’écarts types d’un point de données par rapport à la moyenne de l’ensemble de données. Un point de données dont le score z est supérieur à 3 ou inférieur à -3 est considéré comme une valeur aberrante.
Comment trouver des valeurs aberrantes en Python ?
En Python, plusieurs bibliothèques peuvent être utilisées pour identifier les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Une bibliothèque courante est Pandas, qui fournit une méthode appelée « describe » qui peut être utilisée pour générer des statistiques sommaires pour un ensemble de données. Cette méthode peut être utilisée pour identifier les valeurs minimales et maximales, ainsi que la moyenne et l’écart-type de l’ensemble de données. Une autre méthode de Pandas est la méthode « boxplot », qui peut être utilisée pour créer des diagrammes en boîte d’un ensemble de données.
En conclusion, l’identification des valeurs aberrantes est une étape importante de l’analyse des données. Les valeurs aberrantes peuvent avoir un impact significatif sur les résultats de l’analyse des données, il est donc important de les identifier et de déterminer si elles doivent être incluses ou exclues de l’analyse. Les diagrammes en boîte et les scores z sont des méthodes courantes pour identifier les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. En Python, la bibliothèque Pandas propose plusieurs méthodes d’identification des valeurs aberrantes, notamment les méthodes « describe » et « boxplot ».
Pour trouver les quartiles d’un ensemble de données, vous devez d’abord classer les données par ordre croissant. Ensuite, divisez les données en quatre parties égales ou quartiles. Le premier quartile (Q1) est la valeur qui sépare les premiers 25 % des données des 75 % restants, le deuxième quartile (Q2) est la valeur médiane qui sépare les premiers 50 % des seconds 50 %, et le troisième quartile (Q3) sépare les premiers 75 % des données des derniers 25 %. Pour calculer les quartiles, vous pouvez utiliser un logiciel statistique ou effectuer les calculs manuellement.
Je suis désolé, je ne comprends pas la question. Pourriez-vous fournir plus de contexte ou clarifier ce que vous demandez ?
Pour trouver des valeurs aberrantes dans Excel, vous pouvez suivre les étapes suivantes :
1. Sélectionnez la plage de données que vous souhaitez analyser.
2. Allez dans l’onglet « Données » et cliquez sur « Analyse des données » (si vous ne voyez pas cette option, il se peut que vous deviez télécharger le complément « Analysis ToolPak »).
3.
Dans la liste des outils d’analyse, sélectionnez « Statistiques descriptives » et cliquez sur « OK ».
Dans la boîte de dialogue « Statistiques descriptives », sélectionnez la plage d’entrée de vos données et cochez la case « Étiquettes sur la première ligne » le cas échéant.
Dans la section « Options de sortie », sélectionnez l’emplacement où vous souhaitez afficher les résultats (par exemple, une nouvelle feuille de calcul ou une plage de la feuille de calcul actuelle).
6. Cochez la case « Statistiques de synthèse » et « Sortie graphique » (cela créera un diagramme en boîte qui peut vous aider à identifier les valeurs aberrantes).
7. Cliquez sur « OK » pour lancer l’analyse.
La sortie comprendra plusieurs statistiques, telles que la moyenne, l’écart-type et les quartiles, ainsi qu’un diagramme en boîte qui montre la distribution de vos données. Recherchez les points de données qui se situent en dehors des moustaches du diagramme en boîte, car il s’agit de valeurs aberrantes potentielles.