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  • Detectando e Removendo Outliers em R: Guia Completo
    Introdução Valores atípicos, também conhecidos como outliers, são observações que se diferenciam substancialmente do padrão geral em um conjunto de dados A presença desses valores pode afetar significativamente a análise estatística, levando a distorções em medidas como médias e desvios padrão, comprometendo assim a fidedignidade das conclusões Por isso, torna-se crucial a
  • Detecção de outliers com o R - Análise Macro
    Por isso, é sempre importante fazer uma análise exploratória dos dados, se certificando de que o seu conjunto de dados não está contaminado com esse tipo de problema De modo a ilustrar como detectar e descartar outliers no R , vou mostrar aqui a parte introdutória de um exercício relacionando a inflação observada com as expectativas
  • Outliers: O que são pontos fora da curva e como tratá-los?
    A presença de outliers pode distorcer resultados estatísticos e análises, influenciando a média, a variância e outros parâmetros descritivos, e por isso, é crucial identificar e tratar esses valores adequadamente Outliers, na análise de dados, não são sempre ruins Embora possam distorcer análises e modelos, também podem fornecer
  • Gráfico Boxplot e identificação de outliers com o R
    III — Boxplot com o R I mportando os dados do Índice de Gini do ano de 2010 para os 246 municípios de Goiás, com os dados disponibilizados no reservatório de dados do Instituto Mauro Borges , podemos começar fazendo um exemplo simples no R Diga-se de passagem, para uma análise exploratória dos dados do Índice de Gini para os 246
  • Outliers, o que são e como tratá-los em uma análise de dados?
    Nesta abordagem nós não tratamos como ruins, mas como um fator do processo que pode causar problemas dependendo de cada análise e é recomendável uma atenção especial Tanto no início como no final apontamos como existem situações em que o outlier é justamente o que se procura em uma análise (algo positivo)
  • Outlier: Entenda o que é e como ele afeta dados estatísticos
    Podem afetar a análise estatística: os outliers podem afetar a analise de dados em geral, e podem prejudicar a medição dos dados e na identificativa de padrões que podem ser apontados como causalidade (os outliers podem criar erros nas medições, o que pode limitar os critérios dos padrões existentes),
  • Outliers Doming Outliers Impactos na media e analise de dados
    O papel dos outliers na análise de dados do mundo real Os outliers são pontos de dados que estão longe dos valores médios de um conjunto de dados Embora possam parecer anomalias que podem ser ignoradas, elas podem desempenhar um de dados do mundo real Um único outlier pode afetar significativamente a média e levar a inferências


















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