◀️تعاریف در مورد داده های پرت زیاد است و عموما به نقاطی اطلاق می شوند که از نرم متغیر یا جامعه خارج اند. هاوکینز(1980)، استیونس(1984) و راسمونس(1988) داده های پرت را مشاهداتی می دانند که آنقدر از بقیه داده های جدا باشد که این سوء ظن را ایجاد کند که داده ها مربوط به یک مکانیزم دیگر است."
◀️همچنین واینر(19976) کناری بودن را به وقایعی نسبت می دهد که به ندرت اتفاق می افتند. این نقاط در نزدیکی سه انحراف استاندارد از میانگین قرار دارند و از این رو ممکن است تاثیر زیادی در برآورد پارامترها داشته باشند. نقاط پرت می توانند اثرات نامطلوبی بر تحلیل های آماری بگذارند.
لذا ضروری است در بخش پیش پردازش های آماری، مدیریت داده های پرت به طور کامل صورت گیرد.
۵
از ۵
۴ مشارکت کننده
