¿Cómo se determina si una distribución de datos tiene valores atípicos?

Un valor atípico es un valor que es mucho mayor o mucho menor que la mediana. Aquellos datos que se hallan a una distancia del primer cuartil y del tercer cuartil superior a 1.5 veces el rango intercuartílico, se llaman valores atípicos.

¿Cómo identificar datos atípicos en R?

En el caso de R, se puede verificar que la opción boxplot. stats(x)$out permite identificar los valores considerados como atípico y los valores utilizados para representar el boxplot.

¿Cómo se identifican los valores atípicos?

Los valores atípicos se identifican al evaluar si se encuentran o no dentro de unos límites numéricos llamados “límites internos” y “límites externos”.

¿Qué es un valor atípico en estadística?

En estadística, un valor atípico es un dato que es considerablemente diferente a los otros datos de la muestra. Con frecuencia, los valores atípicos en un conjunto de datos pueden alertar a los estadísticos sobre las anormalidades experimentales o los errores en las mediciones tomadas, y debido a esto puede que los descarten del conjunto de datos.

¿Cuál es la diferencia entre datos atípicos y datos cercanos a la media?

Los datos atípicos «pesan más» que los datos cercanos a la media. No considerar un dato extremo tiene mayores consecuencias en la estimación de la media que eliminar un datos de la región con mayor densidad. ¡Un solo valor es suficiente para influenciar enormemente la media del conjunto de datos!

¿Qué es el valor medio de un conjunto de datos?

Por ejemplo, un conjunto de datos incluye los valores: 1, 2, 3, y 34. El valor medio, 10, que es mayor que la mayoría de los datos (1, 2, 3), se ve muy afectado por el punto extremo de los datos: 34. En este caso, el valor medio hace que parezca que los valores de los datos son más altos de lo que realmente son.