Video: Ayna Nöronlar | Bilim Dünyasının En Önemli Keşfi 2024
Tahmin ettiğiniz analizinizi etkilediği için, sapmalar için önce kontrol edin. Aykırı değerler hem veri hem de veri analizini bozabilir. Örneğin, aykırı değerleri yerinde bırakan verilerle yapılan herhangi bir istatistiksel analiz, ortalamaları ve varyasyonları çarpıtma sonucunu doğuruyor.
Kontrol edilmemiş veya yanlış yorumlanmış aykırı değerler yanlış sonuçlara neden olabilir. Verilerinizi, bir yıl boyunca 50 dolardan yüksek bir fiyata işlem gören bir hisse senedi olduğunu söyleyin; ancak bu yılın sadece birkaç dakikasında hisse senedi 20 TL'de işlem görür. Açık bir istisna olan 20 dolarlık fiyat - bu veri kümesindeki aykırı değerlerdir.
Şimdi 20 $ hisse senedi fiyatınızı analizinize dahil edip etmeyeceğinize karar vermelisiniz; Eğer yaparsanız, genel modeli için sonuçları vardır. Peki normal olarak ne düşünüyorsun? & Ldquo; flash çarpışması & rdquo; Bu, 6 Mayıs 2010'da borsayı şaşırttı mı, normal bir olay mı yoksa bir istisna mıydı?
Bu kısa süre içerisinde, borsa fiyatları genel olarak fiyatlarda belirgin bir gerileme yaşadı - numune hisse senedi fiyatını 50 $ 'dan 20 $' ya düşürdü, ancak hisse senediyle daha geniş piyasa koşullarına göre daha az uğraştı. Modelinizin borsadaki daha büyük dalgalanmaları hesaba katması gerekiyor mu?
Kısa süreli serbest piyasa koşullarında para kaybedenler bu birkaç dakika gerçek ve normal olarak değerlendirilir (sonsuzluk gibi hissetse bile). Kısa ömürlü olmakla birlikte hızlı bir düşüşe bağlı olarak milisaniyede azalan bir portföy açıkça gerçektir. Yine de flaş çarpması bir anormalliktir ve model için bir problem oluşturan bir dışlayıcıdır.
Normal olanın ne olduğuna bakılmaksızın (bazen değişebilir) veriler bazen beklenen değerlere uymayan değerleri içermektedir. Bu, özellikle neredeyse her olayın pazarda uçup gidebileceği borsalarda geçerlidir. Gerçeklik aniden değiştiğinde modelinizin başarısız olmasını istemezsiniz - ancak bir model ve gerçek iki farklı şeydir.
