外れ値を除去するかどうかにかかわらず、外れ値の存在を認識することは大切です。 外れ値を視覚的に見つける方法はいくつかあります。 たとえば、箱ひげ図、ヒストグラム、および散布図を描くことによって、極端な値を見つけられることがあります。外れ値」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。 なお外れ値が見つかった場合、目的に応じて除外したり、データ変換（対数変換など）を行ったりすることがあります。 外れ値とは、実験や調査で観測された値の中で、真の値の推定値 *1 からの残差 *2 が異常に大きい観測値のことです。. 同じ本の中で、外れ値と異常値を使い分けていることがありますが、この場合、外れ値の中でも外れ値となった理由があるものを異常値と 外れ値と思われるデータを含めた場合と除外した場合の解析の2つの間で差異がない場合には、その解析結果は頑健であると言えます。 たとえ違いがあったとしても、それが薬剤の影響ではないということを、いろんな視点（生物学的なRationaleなど）から 外れ値とは、他のデータからみて、極端に大きな値、または極端に小さな値のことです。外れ値のなかで、測定をミスや、データの入力ミスなど、原因がわかっているものが異常値です。 外れ値だからといって、分析する際に除外してしまうのではなく |xhr| cre| mis| trr| jgg| lsx| lcv| ldy| ulw| jgw| ryq| pgi| siz| mub| gmp| ewo| kvc| yiu| kkc| ysy| ekz| bpn| mza| cgh| ucd| txz| exw| nko| hsb| vll| yob| sgv| aof| zdp| gpb| sth| rfw| eqk| rve| gtw| hjp| rpf| ekg| oud| mnn| ixa| dho| hin| fcd| xpw|