Video: Sailboat Keel Repair/Problem: SOMETHING IS MISSING FROM OUR KEEL !! (Patrick Childress Sailing #42) 2024
Pass på at du sjekker nøye på utestengere før de påvirker din prediktive analyse. Outliers kan forvride både data og data analyse. For eksempel vil enhver statistisk analyse utført med data som etterlater utelukker på plass ende opp med å skille midlene og avvikene.
Ukontrollerte eller feilfortolkede utestengere kan føre til falske konklusjoner. Si dine data som viser at en aksje som ble handlet i et helt år til en pris over $ 50 - men for bare noen få minutter ut av det hele året var aksjen handlet til $ 20. Prisen på $ 20 - et tydelig unntak - er outlier i dette datasettet.
Nå må du bestemme om du vil inkludere $ 20 aksjekursen i analysen din; hvis du gjør det, har det ramifications for den overordnede modellen. Men hva synes du normalt? Var & ldquo; flash krasj & rdquo; som tok aksjemarkedet overraskende 6. mai 2010, en vanlig begivenhet eller et unntak?
I løpet av den korte tiden opplevde aksjemarkedet en kraftig nedgang i prisene over hele linjen - som slått aksjekursen ned fra $ 50 til $ 20, men hadde mindre å gjøre med aksjen enn med større markedsforhold. Trenger modellen din å ta hensyn til større svingninger i aksjemarkedet?
Alle som har tapt penger på korte øyeblikk av friluftsmarkedet vurderer de få minuttene ekte og vanlige (selv om de føltes som en evighet for å gå gjennom). En portefølje som reduseres i millisekunder på grunn av en rask nedgang, om enn kortvarig, er tydelig reell. Likevel er flash-krasj en anomali, en outlier som utgjør et problem for modellen.
Uansett hva som anses som normalt (som kan endre seg uansett), inneholder data noen ganger verdier som ikke passer de forventede verdiene. Dette gjelder spesielt i aksjemarkedet, hvor nesten alle hendelser kan sende markedet som flyr eller stupe. Du vil ikke at modellen din skal svikte når virkeligheten endres plutselig - men en modell og en realitet er to forskjellige ting.
