Controleren op uitbijters (Extreme waarden)
5 belangrijke vragen over Controleren op uitbijters (Extreme waarden)
Welke oplossingen zijn er voor het omgaan met uitbijters?
- Negeren van de uitbijter.
- Verwijderen van de uitbijter.
- Gebruik van andere centrummaat of non-parametrische methode.
- Aanpassen van de uitbijter (Winsorizing).
Hoe kan de Mahalanobis-afstand helpen bij het identificeren van multivariate extreme observaties?
- Meet hoe ver elke persoon van het gemiddelde is.
- Houdt rekening met de samenhang van verschillende kenmerken.
- Toegepast op meerdere variabelen zoals lengte, gewicht en leeftijd.
Wat zijn de voor- en nadelen van het negeren van uitbijters?
- Voordeel: Data blijft onveranderd.
- Nadeel: Kan leiden tot vertekende en onjuiste conclusies in de analyse.
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Hoe werkt de Mahalanobis-afstand in vergelijking met een GPS?
- Obstakels in de gegevens
- Kenmerken van de data
- De afstand tot een bepaald punt, net zoals een GPS dat doet.
Wat houdt het gedrag van STRAIGHTLINING in tijdens vragenlijsten?
- Dezelfde antwoordoptie
- Een patroon van antwoorden
- Reacties zonder nauwkeurig lezen of nadenken over de vragen.
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden
