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Outliers => valores discrepantes
Gab.: Certo
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Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros, são pontos fora da curva normal . Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise.
Entender os outliers é fundamental em uma análise de dados por pelo menos dois aspectos:
Os outliers presentes em datasets possuem diversos outros nomes, como:
1 - dados discrepantes;
2 - pontos fora da curva;
3 - observações fora do comum;
4 - anomalias;
5 - valores atípicos;
entre outros.
FONTE: https://www.aquare.la/o-que-sao-outliers-e-como-trata-los-em-uma-analise-de-dados/
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CERTO.
Outliers são valores atípicos, fogem do padrão.
Estatística salvando algumas aqui rsrsrs.
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Obrigado estatística.
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Certo!
- São dados que fogem do padrão esperado.
- Apresentam um comportamento diferente da maioria.
- NÃO SÃO DESCARTADOS
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Outliers são aqueles valores discrepantes, que ficam fora de algum padrão de comportamento normal dos dados. Essas observações podem explicitar ocorrências atípicas de eventos, sendo utilizadas nas mais diversas aplicações, como por exemplo na detecção de fraudes, quando utilizada em um processo de mineração de dados. Item verdadeiro!
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Gabarito: Certo.
Apesar da definição mal formulada, a banca deu o gabarito como correto.
Os outliers são valores discrepantes, que fogem do padrão.
A banca disse que os outliers fogem do padrão de um "comportamento normal", ou seja, um comportamento que esteja dentro dos padrões que podem representados em um BoxPlot, por exemplo. Nesse contexto, essas anomalias são definidas matematicamente como valores que ultrapassam o comprimento máximo dos whiskers ("bigodes") do Boxplot, que é 1,5 x DIQ (distância interquartílica).
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Até que enfim acertei uma de estatística kkkk.
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Assertiva C
Outlier ou anomalias são padrões nos dados que não estão de acordo com uma noção bem definida de comportamento normal.
"Prof Arthur Lima " rs
"Apenas os perdedores acham que os sonhos são impossíveis. Para nós, os sonhos jamais são impossíveis! Quando acreditamos num sonho e lutamos por ele, este se torna realidade"
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O outlier é um elemento que destoa dos demais!
Intervalo aceitável: qualquer número que ultrapassar o intervalo aceitável será chamado de outlier.
Fórmula: Ix1,5
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OUTLIER SOU EU, E MEUS CONCORRENTES SÃO O LIMITE INFERIOR, NO BOXPLOT.
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OUTLIER = ponto fora da curva
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Outlier ou anomalias são padrões nos dados que não estão de acordo com uma noção bem definida de comportamento normal.
São padrões que não são padrões. se fosse na discursiva, seria contradição mas na objetiva vale tudo para eles.
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valeu a pena aprender pelo menos a parte conceitual de estatística kk
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Como o examinador elaborou essa questão:
1º) Definir tema: banco de dados
2º) Redigir a assertiva: Outlier ou anomalias são padrões...
3º) Registrar gabarito preliminar: "ah, depois eu vejo isso"
Outliers são justamente pontos fora da curva, não constituem um padrão. A forma como o conceito de outlier foi abordado, faz com que a questão tenha subsídio para fundamentar gabarito tanto certo quanto errado.
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carai outlies ou anomalias são padrões nos dados ?
TNC Cespe
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Boxplot, corre aqui!!
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CERTO
- São inconsistências nos dados que precisam ser mineradas, para assim, transformar os dados em informações relevantes.
Uma das características do Data mining é eliminar as anomalias, ruídos e outlier dos dados.
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Ramez Elmasri e Shamkant B. Navathe
Outlier = Valores Discrepantes
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Não seja um café com leite nos concursos e estude redação. 10% dos aprovados na prova objetiva REPROVARAM na redação no último concurso da PF
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Eai concurseiro!?
Está só fazendo questões e esquecendo de treinar REDAÇÃO!?
Não adianta passar na objetiva e reprovar na redação.
Por isso, deixo aqui minha indicação do Projeto Desesperados, ele mudou meu jogo. O curso é completo com temas, esqueleto, redações prontas, resumos em áudio, entre outras vantagens. https://go.hotmart.com/W44743476R
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Outlier ou anomalias são padrões nos dados que não estão de acordo com uma noção bem definida de comportamento normal. GAB CORRETO.
Dizer que dados discrepantes, anomalias ou outliers são padrões foi demais... pqp, CEBRASPE pode tudo nessa bagaça...pra que testar seus conhecimentos, se podemos fu%¨$ com eles...
Reescrita: Outlier ou anomalias são dados que não estão de acordo com uma noção bem definida de comportamento normal.
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Finalmente acertei uma de box plot!!! Seguindo em frente em estatística!
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GAB: C
OUTLIERS = Foras da linha, discrepantes, diferentes, anômalos
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E o CESPE vai enrolando... enrolando pra cobrar algo tão simples.Primeiro chama outler de padrão nos dados pra depois dizer que não estão de acordo com um comportamento normal rssss
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tire 110 pts liquidos num simulado e seje um outlier
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Outliers são anomalias. Ex.: uma base de dados sobre carros populares de carros que valem, em média, R$ 30.000,00 e surgiu um dado sobre um carro que custa R$ 150.000,00. Assim, esse dado é um outlier, posto que tem um padrão fora do esperado.
GAB: CERTO
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Estatística ou informática? kkk'
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Detecção de Anomalias (Outliers)
E o que causa uma anomalia? Bem, a causa pode ter uma origem natural ou artificial. Uma pessoa que há trinta anos declara ter crescimento de patrimônio anual de 1% e, de repente, declara ter tido um crescimento de 1000% pode ter ganhado na megasena – essa é uma anomalia natural. Por outro lado, essa mesma pessoa pode simplesmente ter errado na hora de digitar e declarou patrimônio de R$10.000.000 em vez de R$100.000 – essa é uma anomalia artificial.
Anomalias artificiais podem partir de erros de amostragem, erros de processamento de dados, erros na entrada de dados, erros de medida ou erros intencionais. Bem, uma forma de detectar anomalias é por meio de técnicas de Análise de Outlier, usando – por exemplo – gráficos como Box-plot ou Scatter-plot. Fora as ferramentas gráficas, podemos utilizar cálculos que podem ser acrescentados às nossas rotinas, tornando o tratamento dos outliers mais eficiente.
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Obrigado, Márcio Flávio!
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Gabarito: certo
(CESPE / CEBRASPE - 2020)Aprendizagem de máquina pode ajudar a clusterização na identificação de outliers, que são objetos completamente diferentes do padrão da amostra.(CERTO)
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Questão mal formulada "Outlier ou anomalias são padrões", se outliers são anomalias como podem ser "padrões"?