Cuadro estadístico

Capítulo 6. Detección de Anomalías en Datos Normalmente Distribuidos

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Hay muchas formas de detectar valores atípicos en tus datos. Ya se te ha presentado una forma en el Capítulo 4 sobre histogramas. Sin embargo, visualizar esos valores atípicos en un histograma sólo te lleva hasta cierto punto. ¿Y si quieres cuantificar esa anomalía y comunicar esos resultados a tus interesados? En este capítulo, aprenderás tres técnicas diferentes que puedes utilizar para cuantificar y visualizar los valores atípicos utilizando Tableau.

Al final de este capítulo, serás capaz de utilizar las desviaciones típicas, la mediana con cuartiles y las puntuaciones z para señalar valores atípicos en tus datos y presentarlos visualmente a tus interesados. También es importante tener en cuenta que estos métodos deben utilizarse con datos que se ajusten a una distribución normal, sobre la que ya has aprendido en capítulos anteriores.

Comprender las desviaciones típicas

La desviación típica es una medida estadística que cuantifica la cantidad de variabilidad o dispersión dentro de un conjunto de puntos de datos. Mide la dispersión de los valores de un conjunto de datos respecto a la media o promedio de los datos.

Matemáticamente, la desviación típica se calcula como la raíz cuadrada de la varianza. La varianza se obtiene tomando la media de las diferencias al cuadrado entre cada punto de datos ...