Un valor atípico es un punto de observación que está alejado de otras observaciones. Los valores atípicos pueden aparecer en cualquier distribución, pero se encuentran con más frecuencia en conjuntos de datos muy sesgados. Los valores atípicos pueden tener un impacto significativo en los resultados del análisis de datos, y pueden ser causados por una variedad de factores, incluyendo errores en la recopilación de datos, la introducción de datos incorrectos, y la variabilidad natural en el fenómeno que se está midiendo.
Hay varias formas de identificar los valores atípicos, pero la más común es utilizar el rango intercuartil (IQR). El IQR es la diferencia entre el primer cuartil (Q1) y el tercer cuartil (Q3). Los valores atípicos son todos los puntos que están a más de 1,5 veces el IQR del Q1 o Q3.
Hay varias formas de tratar los valores atípicos, pero la más común es simplemente eliminarlos del conjunto de datos. Esto puede hacerse utilizando una técnica llamada recorte de datos. El recorte de datos simplemente implica eliminar los valores atípicos del conjunto de datos y luego analizar los datos restantes.
Otro método común para tratar los valores atípicos es transformar los datos. Esto puede hacerse utilizando una técnica llamada normalización de datos. La normalización de datos implica la transformación de los datos para que los valores atípicos dejen de ser extremos. Esto puede hacerse utilizando una variedad de técnicas, incluyendo la Winsorización y la estandarización.
La winsorización es una técnica de transformación de datos que se utiliza para limitar la influencia de los valores atípicos. La winsorización consiste en sustituir los valores atípicos por el valor no atípico más extremo. Por ejemplo, si el valor más alto de un conjunto de datos es un valor atípico, se sustituirá por el segundo valor más alto.
La estandarización es una técnica de transformación de datos que se utiliza para transformar los datos de manera que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. La estandarización se puede hacer restando la media de cada valor y luego dividiendo por la desviación estándar ¿Qué es el misterio de Roseto? El misterio de Roseto es la repentina e inexplicable desaparición del pueblo de Roseto, Pennsylvania, en la madrugada del 12 de mayo de 1937. El pueblo, que estaba situado en la región del Valle de Lehigh del estado, era el hogar de aproximadamente 1.200 personas en el momento de su desaparición. Se cree que la ciudad simplemente se desvaneció en el aire, sin dejar rastro de su existencia. La única evidencia de que el pueblo existió alguna vez son unas pocas fotografías y algunos relatos de testigos oculares.
¿Cómo se encuentran los valores atípicos con dos variables? Hay varias maneras de encontrar valores atípicos con dos variables. Una de ellas es observar los datos visualmente. Traza los puntos de datos en un gráfico y busca cualquier punto que esté alejado del resto de los datos. Otra forma es calcular el coeficiente de correlación de Pearson. Esto te dirá lo estrechamente relacionadas que están las dos variables. Si el coeficiente de correlación es cercano a 1, las variables están estrechamente relacionadas. Si el coeficiente de correlación es cercano a -1, las variables están inversamente relacionadas. Si el coeficiente de correlación es cercano a 0, las variables no están relacionadas. También puede utilizar una prueba estadística, como la prueba t de Student, para encontrar valores atípicos.
¿Qué dice Gladwell sobre los valores atípicos?
Gladwell explica que los valores atípicos son personas que tienen un éxito inusual porque tienen acceso a oportunidades y recursos que otros no tienen. Los valores atípicos no son necesariamente más talentosos o inteligentes que otros, pero a menudo están en el lugar correcto en el momento adecuado.
Gladwell pone el ejemplo de Bill Gates, que se hizo multimillonario porque tuvo acceso a un ordenador en un momento en que pocos lo tenían. Gates pudo aprovechar esta oportunidad y convertirse en una de las personas más exitosas del mundo.
Los valores atípicos son a menudo el resultado del azar, pero también pueden ser el resultado del trabajo duro y la dedicación. Gladwell explica que se necesita una combinación de talento y oportunidad para llegar a ser un atípico.
¿Cuál es la mejor manera de encontrar valores atípicos utilizando dos variables? Puedes mirar los datos visualmente para encontrar valores atípicos utilizando dos variables. Una forma es mirar los datos visualmente. Puedes trazar los puntos de los datos en un gráfico e identificar cualquier desviación del resto. Otra forma es calcular el coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente de correlación de Pearson te mostrará la relación entre estas variables. Si el coeficiente de correlación es cercano a 1, las variables están estrechamente relacionadas. Las variables estarán inversamente relacionadas si el coeficiente de correlación es inferior a 1. Si el coeficiente de correlación es cercano a 0, entonces las variables no están relacionadas. Para encontrar valores atípicos, se pueden utilizar pruebas estadísticas como la prueba de Student.