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Warnung bei Ausreißern
Weist auf das Vorhandensein ungewöhnlich großer oder kleiner Zahlen hin, die möglicherweise auf Dateneingabefehler oder seltene Ereignisse zurückzuführen sind. Ausreißer wirken sich auf die Mittelwerte aus, was die Genauigkeit von Statistiken, Prognosen und Verbesserungen beeinträchtigen kann.
Hinweis Einstein Discovery-Artikel sind nun Modelle. Es wird gerade an der Aktualisierung des Namens gearbeitet, es kann jedoch sein, dass Sie den bisherigen Namen noch an einigen Stellen sehen, bevor er ersetzt wird.
Mögliche Aktionen
Es gibt zwei Typen von Ausreißern:
- falsche Werte aufgrund von Dateneingabefehlern, Prozessfehlern oder anderen Problemen
- richtige Werte, die ein außergewöhnliches, einmaliges oder seltenes Ereignis widerspiegeln
Untersuchen Sie Ihre Daten genauer, um zu ermitteln, welche Ausreißer beibehalten und welche aus Ihrem Modell ausgeschlossen werden sollen. Schließen Sie falsche Werte aus Ihrem Modell aus und korrigieren Sie sie ggf. an der Quelle.
Methodik zur Erkennung
Für eine Variable führt Einstein Discovery folgende Aktionen aus:
- berechnet den globalen Mittelwert und die globale Standardabweichung der Werte
- definiert Ausreißer als Werte, die weiter als fünf Standardabweichungen in positiver oder negativer Richtung vom globalen Mittelwert entfernt liegen.
Die Warnung gibt an, dass mindestens ein Ausreißer erkannt wurde.
Siehe auch:
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