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O que é um anormal?

Nas estatísticas, um anormal, também chamado de outlier, é um ponto de dados que se desvia significativamente dos outros pontos de dados em um conjunto de dados. Anormais podem significar uma série de coisas, incluindo erros de medição, erros de entrada de dados ou a presença de observações incomuns que podem não ser representativas da população em geral.

As anormalidades podem ser identificadas graficamente, inspecionando visualmente um gráfico dos dados. Eles também podem ser identificados numericamente, calculando uma medida de desvio estatístico, como o escore z ou o resíduo padronizado.

A presença de anomalias num conjunto de dados pode ter impacto nos resultados da análise estatística, e é importante considerar o seu impacto potencial ao realizar a análise de dados. Em alguns casos, as anomalias podem ter de ser removidas do conjunto de dados antes da análise, enquanto noutros casos podem ser retidas como pontos de informação valiosos.

Aqui estão alguns exemplos comuns de anormalidades:

*Em um conjunto de dados de pontuações de testes de alunos, uma pontuação anormalmente alta pode ser causada por trapaça, enquanto uma pontuação anormalmente baixa pode indicar um aluno que não estava preparado para o teste.
*Em um conjunto de dados de números de vendas, uma venda anormalmente alta pode ser devida a uma promoção especial ou a uma venda única, enquanto uma venda anormalmente baixa pode indicar uma loja que está passando por dificuldades.
*Em um conjunto de dados médicos, uma leitura anormalmente alta ou baixa pode indicar uma condição médica que requer investigação adicional.

É importante notar que nem todas as anormalidades são resultado de erros ou observações incomuns. Em alguns casos, as anomalias podem ser causadas por alterações legítimas na população subjacente. Por exemplo, num conjunto de dados de preços de ações, um preço anormalmente elevado pode ser devido a um relatório de lucros positivo, enquanto um preço anormalmente baixo pode ser devido a más notícias.

Portanto, é importante investigar cuidadosamente as anormalidades antes de tirar qualquer conclusão sobre o seu significado.