Kann Excel -Ausreißer erkennen

Kann Excel Ausreißer identifizieren? Stattdessen beruht die Ausreißeridentifikation in Excel auf einer Kombination von Techniken, die die statistischen Funktionen und visuellen Werkzeuge nutzen. Der Prozess beinhaltet das Verständnis Ihrer Daten, die Auswahl einer geeigneten Methode zum Erkennen von Ausreißern basierend auf der Verteilung und den Eigenschaften Ihrer Daten und anschließende Verwendung von Excels Funktionen, um diese Methode zu implementieren. Ausreißer werden typischerweise als Datenpunkte definiert, die erheblich vom Rest des Datensatzes abweichen, was häufig auf Fehler, Anomalien oder wirklich ungewöhnliche Beobachtungen hinweist. Die Herausforderung besteht darin, objektiv zu bestimmen, was eine "signifikante Abweichung" ausmacht.

Wie kann ich Ausreißer in meinen Excel -Daten identifizieren? Der beste Ansatz hängt von der Verteilung Ihrer Daten und dem Kontext Ihrer Analyse ab. Hier sind einige gemeinsame Techniken:

1. Sehbeheilung (Box -Diagramme und Streudiagramme):

Dies ist ein schneller und intuitiver erster Schritt. Erstellen Sie ein Kästchen -Diagramm für Ihre Daten mit der Registerkarte "Einfügen" und wählen Sie "Feld" und Whisker "aus. Ausreißer werden oft visuell als Punkte außerhalb der "Schnurrhaarer" des Box -Grundstücks dargestellt. In ähnlicher Weise können Streudiagramme dazu beitragen, Ausreißer zu enthüllen, wenn sie eine Variable gegen eine andere darstellen. Die Suche nach Punkten, die signifikant vom Hauptcluster von Datenpunkten distanziert sind, können potenzielle Ausreißer hervorheben.

2. Z-Score-Methode: Diese Methode standardisiert Ihre Daten und berechnet, wie viele Standardabweichungen jeder Datenpunkt vom Mittelwert stammt. Eine häufig verwendete Schwelle beträgt ± 3. Datenpunkte mit einem Z -Score von mehr als 3 oder weniger als -3 werden häufig als Ausreißer angesehen. Sie können den Z-Score in Excel mit der Funktion

berechnen:

. Sie müssen den Mittelwert und die Standardabweichung mithilfe von bzw. -Funktionen separat berechnen. STANDARDIZE =STANDARDIZE(value, mean, standard_deviation) AVERAGE 3. IQR-Methode (Interquartil-Bereich): STDEV Diese Methode ist weniger empfindlich gegenüber Extremwerten als die Z-Score-Methode. Es konzentriert sich auf die Ausbreitung der mittleren 50% Ihrer Daten. Ausreißer werden als Datenpunkte unter q1 - 1,5

iqr oder über Q3 1,5

iqr definiert, wobei Q1 und Q3 das erste und dritte Quartil sind, und IQR = Q3 - Q1. Excel -Funktionen (oder in älteren Versionen) können verwendet werden, um die Quartile zu finden. QUARTILE.EXC 4. Datenreinigung und Kontextanalyse: QUARTILE Bevor Sie eine statistische Methode anwenden, überprüfen Sie Ihre Daten visuell auf offensichtliche Fehler (z. B. Tippfehler, falsche Einheiten). Betrachten Sie den Kontext Ihrer Daten. Ein scheinbar abgelegener Wert könnte unter den Umständen gültig sein.

Was sind die besten Methoden zum Erkennen von Anomalien in Excel -Tabellenkalkulationen? Es gibt keinen allgemein überlegenen Ansatz. Eine Kombination von Methoden liefert jedoch häufig die robustesten Ergebnisse. Identifizierung:

visuelle Inspektion unter Verwendung von Boxplots und Streudiagrammen ist von unschätzbarem Wert. Es geht auch darum,

zu verstehen, warum

diese Werte extrem sind. Weitere Untersuchungen sind häufig erforderlich, um festzustellen, ob ein Ausreißer einen Fehler, eine wirklich ungewöhnliche Beobachtung oder einen erheblichen Befund darstellt, der eine weitere Aufmerksamkeit gewährleistet. Einige integrierte Funktionen erleichtern jedoch die oben beschriebenen Methoden:

und
• : verwendet, um die Mittelwert- und Standardabweichung für die Z-Score-Methode zu berechnen. Methode. Excel, Sie könnten Add-Ins oder VBA-Makros von Drittanbietern finden, die komplexere Ausreißererkennungsfunktionen bieten, insbesondere für größere Datensätze oder komplexere Szenarien. Die integrierten Funktionen bilden jedoch eine solide Grundlage für die meisten Ausreißerkennungsaufgaben. Denken Sie daran, dass die Interpretation der Ergebnisse immer eine sorgfältige Berücksichtigung des Kontextes Ihrer Daten erfordert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKann Excel -Ausreißer erkennen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!