A respeito de valores extremos (outliers), é incorreto afirmar:
Apesar de não compor o procedimento de avaliação e estimativa da incerteza de medição, um procedimento muito comum associado à detecção de erros ou desvios no processo experimental é a aplicação de testes estatísticos para verificar a ocorrência de valores extremos na amostra observada.
Existem diversos testes estatísticos para identificar casos com valores extremos e rejeitá-los em relação ao conjunto de dados da amostra.
Valores extremos podem ser originados a partir de erros grosseiros, oriundos de falhas do operador na transcrição dos dados - inclusive precipitações de registro da indicação de instrumentos que necessitam de tempo de espera para leitura correta, ou aleatórios, oriundos da variabilidade aleatória inerente aos dados.
Para testar se o conjunto de dados se baseia em uma distribuição normal, testes estatísticos específicos podem ser utilizados, como, por exemplo, o teste de Kolmogorov-Smirnov, o teste de Shapiro-Wilk, o teste de Anderson-Darling, o teste de Ryan-Joiner, entre outros.
Ed
há 4 meses
Parece que você está buscando uma análise sobre valores extremos (outliers) e a afirmação incorreta relacionada a eles. No contexto da sua pergunta, a afirmação incorreta poderia ser algo como: "Valores extremos não têm impacto na análise estatística e podem ser ignorados sem consequências." Na verdade, valores extremos podem influenciar significativamente os resultados de uma análise estatística, e é por isso que é importante identificá-los e tratá-los adequadamente. Eles podem distorcer médias, desvios padrão e outros parâmetros estatísticos, levando a conclusões erradas. Portanto, a detecção e o tratamento de outliers são essenciais em qualquer análise de dados.
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Ed
há 2 anos
A afirmação incorreta é "Apesar de não compor o procedimento de avaliação e estimativa da incerteza de medição". Na verdade, a presença de valores extremos pode afetar significativamente a estimativa da incerteza de medição, uma vez que eles podem influenciar a média e o desvio padrão da amostra. Portanto, é importante considerar a presença de valores extremos na análise estatística dos dados experimentais.