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Curso: Estatística e probabilidade > Unidade 3
Lição 7: Diagramas de caixa- Exemplo solucionado: como criar um diagrama de caixa (número ímpar de dados)
- Exemplo solucionado: como criar um diagrama de caixa (número ímpar de dados)
- Construção de um diagrama de caixa
- Criação de diagramas de caixa
- Leitura de diagramas de caixa
- Leitura de diagramas de caixa
- Interpretação de diagramas de caixa
- Interpretação de quartis
- Revisão do diagrama de caixa
- Como determinar outliers em um conjunto de dados
- Identificação de outliers
- Como identificar outliers usando a regra 1,5xFIQ
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Como identificar outliers usando a regra 1,5xFIQ
Um outlier é um dado que se encontra fora do padrão geral de uma distribuição.
A distribuição abaixo mostra as notas de candidatos em um teste para tirar a carteira de motorista. Quantos outliers é possível ver?
Algumas pessoas poderiam dizer que há outliers, mas outras poderiam discordar e dizer que há ou outliers. Os estatísticos desenvolveram diversas maneiras de identificar o que pode e o que não pode ser considerado um outlier.
Uma regra bastante usada afirma que um dado é um outlier quando ele é maior que acima do terceiro quartil ou abaixo do primeiro quartil. Em outras palavras, outliers baixos estão abaixo de e outliers altos estão acima de .
Vamos experimentá-la na distribuição acima.
Etapa 1) Encontre a mediana, os quartis e a faixa interquartil
Aqui estão listadas as notas.
Etapa 2) Calcule abaixo do primeiro quartil e verifique se há outliers baixos.
Etapa 3) Calcule acima do terceiro quartil e verifique se há outliers altos.
Bônus de aprendizagem: exibição de outliers em diagramas de caixa
Diagramas de caixa frequentemente exibirão outliers como pontos separados do resto do diagrama.
Este é um diagrama de caixa da distribuição de cima que não mostra outliers.
Este é um diagrama de caixa da mesma distribuição, mas que exibe os outliers.
Observe como os outliers são exibidos como pontos e o bigode da caixa teve que mudar. O bigode se estende até o ponto mais distante do conjunto de dados que não é considerado um outlier, ou seja, o .
E este é o conjunto de dados original, mostrado novamente para facilitar a comparação.
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