5. Writing to Explain Explain how you can tell whether a histogram has an outlier.

Question

UpStudy AI · Accepted Answer

$$
\textbf{Bước 1: Xác định các cột (bin) của histogram}
$$

Histogram được tạo thành từ các cột biểu diễn tần suất xuất hiện của dữ liệu thuộc các khoảng giá trị (bins). Mỗi cột cho biết số lượng dữ liệu rơi vào khoảng giá trị tương ứng.

$$
\textbf{Bước 2: Xem xét hình dạng tổng thể của histogram}
$$

Thông thường, hầu hết dữ liệu sẽ tập trung vào một vài khoảng giá trị liên tiếp, tạo nên một hình dạng đối xứng hoặc lệch nhất định. Nếu các cột tập trung tạo nên một "đỉnh" hoặc hình dạng nhất quán, đó thường là phần dữ liệu chính (central tendency).

$$
\textbf{Bước 3: Tìm kiếm các cột cách biệt so với phần còn lại của dữ liệu}
$$

Nếu histogram có một hoặc vài cột nằm tách biệt, ở vị trí rất xa so với nhóm dữ liệu chính, đó có thể là dấu hiệu của outlier. Cụ thể:

- Một cột với số lượng dữ liệu nhỏ xuất hiện ở gần cực đại hoặc cực tiểu của giá trị dữ liệu, cách xa so với phần thân chính.
- Khoảng cách giữa cột đó và nhóm cột chính là khá lớn, không có hàng cột nào ở giữa tạo nên "khoảng trống" rõ ràng.

$$
\textbf{Bước 4: Kiểm tra số lượng dữ liệu trong cột biệt lập}
$$

Thông thường, outlier là những giá trị xuất hiện không thường xuyên nên cột riêng biệt sẽ có số lượng dữ liệu (tần suất) rất thấp so với các cột khác. Nếu chỉ có 1 hoặc vài dữ liệu ở cột đó trong khi các cột ở phần thân chính chứa nhiều dữ liệu hơn đáng kể, đó có thể là outlier.

$$
\textbf{Kết luận:}
$$

Bạn có thể xác định một histogram có outlier khi bạn thấy một hoặc vài cột nằm rất xa so với phần dữ liệu tập trung, có tần suất thấp và được ngăn cách rõ ràng bởi khoảng "trống" so với các cột xung quanh. Đây là dấu hiệu cho thấy các giá trị trong cột đó có thể là outlier.
Để xác định có outlier trong histogram, hãy làm theo các bước sau: 1. **Xem các cột (bin) của histogram**: Mỗi cột biểu diễn số lượng dữ liệu trong một khoảng giá trị. 2. **Xem hình dạng tổng thể**: Nếu dữ liệu tập trung vào một vài cột, đó là phần chính. 3. **Tìm cột cách biệt**: Cột có số lượng dữ liệu ít, nằm xa so với phần chính. 4. **Kiểm tra tần suất**: Cột outlier thường có số lượng dữ liệu thấp hơn đáng kể so với các cột khác. Nếu histogram có một hoặc vài cột như vậy, chúng có thể là outlier.

5. Writing to Explain Explain how you can tell whether a histogram has an outlier.

Upstudy AI Solution

Answer

Solution

Extra Insights

Related Questions

Latest Statistics Questions