Hướng dẫn how do you find outliers using z score in excel? - làm thế nào để bạn tìm thấy các ngoại lệ bằng cách sử dụng điểm z trong excel?
|
Trong các tính toán xác suất thống kê, điểm Z có tầm quan trọng hàng đầu. Phân phối dữ liệu và ngoại lệ trong bộ dữ liệu có thể được xác định với thuật ngữ này. Có thể xác định chúng bằng tay từ một bộ dữ liệu. Nếu bạn có một bộ dữ liệu lớn hơn, có một số công cụ theo ý của bạn. Excel là một trong số đó. & NBSP; Nếu bạn đang tìm kiếm một số thủ thuật đặc biệt để tìm các ngoại lệ bằng cách sử dụng điểm Z trong Excel, bạn đã đến đúng nơi. Bài viết này sẽ thảo luận về từng bước của phương pháp để tìm các ngoại lệ bằng điểm Z. Hãy cùng làm theo hướng dẫn đầy đủ để tìm hiểu tất cả những điều này. Show
Tải xuống Sổ làm việc thực hànhTải xuống sách bài tập thực hành này để tập thể dục trong khi bạn đang đọc bài viết này. Nó chứa tất cả các bộ dữ liệu trong các bảng tính khác nhau để hiểu rõ ràng. Hãy thử bản thân trong khi bạn trải qua quá trình từng bước. Điểm Z là gì?Trong số liệu thống kê, điểm Z đại diện cho độ lệch chuẩn so với dân số đối với một điểm dữ liệu cụ thể. Biện pháp này cho chúng ta biết một giá trị cụ thể là bao xa so với giá trị trung bình của một tập hợp liên quan đến độ lệch chuẩn của nó. (Độ lệch chuẩn là giá trị RMS của tất cả các điểm và giá trị trung bình khác nhau). Công thức toán học cho điểm Z là  Where, Z = Z điểm= z score X = giá trị quan sát=observed value x̅ = giá trị trung bình= mean value σ = độ lệch chuẩn = standard deviation Ngoại lệ là gì?Các ngoại lệ là các giá trị khác biệt đáng kể so với các giá trị khác trong bộ dữ liệu. Một cách khác để nói điều này là một ngoại lệ là một giá trị cao hơn hoặc thấp hơn nhiều so với giá trị trung bình và trung bình của bộ dữ liệu. Trong một biểu đồ Excel, bạn có thể xem xét các điểm dữ liệu nằm cách xa các điểm dữ liệu khác như các ngoại lệ. Chẳng hạn, hãy xem xét một kịch bản mà bạn có tổng số điểm được ghi bởi 5 cầu thủ khác nhau trong mùa giải NBA. Các điểm được ghi là 1600, 1400, 300 và 1500. Bây giờ, nếu bạn vẽ đồ thị trong Excel, bạn sẽ thấy điểm 300 nằm cách xa các điểm khác. Vì vậy, trong 3000 này là ngoại lệ. Một ngoại lệ được coi là giá trị điểm Z trong phạm vi từ 3 đến -3 vì các giá trị này khá xa so với giá trị của giá trị trung bình.3 to -3 because these values are quite distant from the value of the mean. Quy trình từng bước để tìm các ngoại lệ sử dụng điểm Z trong ExcelTrong phần sau, chúng tôi sẽ sử dụng một phương pháp hiệu quả và khó khăn để tìm các ngoại lệ bằng cách sử dụng điểm Z trong Excel. Chúng tôi sẽ xác định điểm Z của mẫu bằng cách tính toán độ lệch trung bình và tiêu chuẩn của tất cả các số. Và sau đó chúng tôi sẽ tìm thấy các ngoại lệ của mỗi quan sát. Phần này cung cấp chi tiết rộng rãi về phương pháp này. Bạn nên học và áp dụng tất cả những điều này để cải thiện khả năng suy nghĩ và kiến thức Excel của bạn. Chúng tôi sử dụng phiên bản Microsoft Office 365 tại đây, nhưng bạn có thể sử dụng bất kỳ phiên bản nào khác theo sở thích của bạn.Microsoft Office 365 version here, but you can utilize any other version according to your preference. Bước 1: Tính trung bình của bộ dữ liệuBan đầu, chúng ta sẽ tìm thấy giá trị trung bình của bộ dữ liệu. Điều này sẽ hữu ích để xác định độ lệch chuẩn và điểm Z. Cô ấy, chúng tôi sử dụng chức năng trung bình để xác định giá trị trung bình của quan sát. Hàm này có trong một loạt các đối số hoặc một loạt các giá trị và trả về giá trị trung bình của chúng. Hãy cùng đi qua các bước để tính giá trị trung bình của bộ dữ liệu.the AVERAGE function to determine the mean of the observation. This function takes in a series of arguments or a range of values and returns their mean. Let’s walk through the steps to calculate the mean of the dataset.
Đọc thêm: Cách tìm các ngoại lệ với độ lệch chuẩn trong Excel (với các bước nhanh)How to Find Outliers with Standard Deviation in Excel (with Quick Steps) Bước 2: Ước tính độ lệch chuẩnBây giờ, chúng tôi sẽ ước tính độ lệch chuẩn. Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng STDEV.P để xác định độ lệch chuẩn cho bộ dữ liệu. Hàm này sẽ trả về độ lệch chuẩn từ một loạt các số hoặc phạm vi giá trị mà nó lấy làm đối số. Hãy cùng đi qua các bước để ước tính độ lệch chuẩn.the STDEV.P function to determine the standard deviations for the dataset. This function will return the standard deviation from a series of numbers or range of values it takes as arguments. Let’s walk through the steps to estimate the standard deviation.
Đọc thêm: Cách tìm các ngoại lệ với độ lệch chuẩn trong Excel (với các bước nhanh)How to Calculate Outliers in Excel (5 Easy Ways) Bước 2: Ước tính độ lệch chuẩnBây giờ, chúng tôi sẽ ước tính độ lệch chuẩn. Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng STDEV.P để xác định độ lệch chuẩn cho bộ dữ liệu. Hàm này sẽ trả về độ lệch chuẩn từ một loạt các số hoặc phạm vi giá trị mà nó lấy làm đối số. Hãy cùng đi qua các bước để ước tính độ lệch chuẩn.
Đọc thêm: Cách tìm ngoại lệ trong phân tích hồi quy theo Excel (3 cách dễ dàng)How to Find Outliers in Regression Analysis in Excel (3 Easy Ways) Bước 4: Tìm ngoại lệ từ bộ dữ liệuBây giờ chúng tôi sẽ tìm ra các ngoại lệ trong bộ dữ liệu của chúng tôi. Một ngoại lệ được coi là giá trị điểm Z trong phạm vi từ 3 đến -3, như đã đề cập ở trên. Hãy cùng đi qua các bước để tìm ra các ngoại lệ trong bộ dữ liệu. Ở đây, chúng tôi sẽ sử dụng chức năng AR để tìm hiểu xem các giá trị trong tập dữ liệu có chứa các ngoại lệ hay không. Nếu bất kỳ giá trị nào trong phạm vi thỏa mãn điều kiện thì kết quả sẽ đúng.3 to -3, as mentioned above. Let’s walk through the steps to find out the outliers in the dataset. Here, we will use the OR function to find out whether the values in the dataset contain outliers or not. If any of the values within the range satisfy the condition then the result will be TRUE.
Từ bộ dữ liệu trên, chúng ta chỉ có thể thấy một điểm ID Z Z cao hơn giá trị của 3. Đó là lý do tại sao chúng ta chỉ nhận được một ngoại lệ. Bây giờ, chúng tôi sẽ hiển thị các ngoại lệ bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán. Chúng tôi phải tuân theo quy trình sau:Scatter chart. We have to follow the following process:
Đọc thêm: Cách tìm ngoại lệ theo Excel (5 cách hữu ích)How to Find Outliers in Excel (5 Useful Ways) Sự kết luậnĐó là sự kết thúc của phiên hôm nay. Tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng từ bây giờ bạn có thể tìm thấy các ngoại lệ bằng cách sử dụng điểm Z trong Excel. Nếu bạn có bất kỳ truy vấn hoặc đề xuất nào, vui lòng chia sẻ chúng trong phần bình luận bên dưới. Don Tiết quên kiểm tra trang web của chúng tôi Exceldemy.com cho các vấn đề và giải pháp liên quan đến excel khác nhau. Tiếp tục học các phương pháp mới và tiếp tục phát triển!Exceldemy.com for various Excel-related problems and solutions. Keep learning new methods and keep growing! Những bài viết liên quan
Điểm Z có thể xác định các ngoại lệ không?Điểm Z và Outliers: Nếu điểm Z của điểm dữ liệu nhiều hơn 3, nó chỉ ra rằng điểm dữ liệu khá khác với các điểm dữ liệu khác. Một điểm dữ liệu có thể là một ngoại lệ. Ví dụ, trong một cuộc khảo sát, người ta đã hỏi có bao nhiêu trẻ em. Rõ ràng, 15 là một ngoại lệ trong bộ dữ liệu này.If the z score of a data point is more than 3, it indicates that the data point is quite different from the other data points. Such a data point can be an outlier. For example, in a survey, it was asked how many children a person had. Clearly, 15 is an outlier in this dataset.
Tại sao điểm Z được sử dụng để kiểm tra các ngoại lệ?Một trong những công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong việc xác định các ngoại lệ là điểm Z. Điểm Z chỉ là số lượng độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình mà một điểm dữ liệu nhất định là. Trong cuộc sống khoa học dữ liệu trong tương lai của bạn, các điểm số Z sẽ là một cách thực sự hữu ích để suy nghĩ về mức độ thông thường hoặc bất thường của một điểm dữ liệu nhất định.
Công thức xác định ngoại lệ là gì?Công thức ngoại lệ chỉ định các ngoại lệ dựa trên ranh giới trên và dưới (bạn có thể nghĩ về những điều này dưới dạng điểm cắt).Bất kỳ giá trị nào là 1,5 x IQR lớn hơn phần tư thứ ba được chỉ định là một ngoại lệ và bất kỳ giá trị nào có ít hơn 1,5 x IQR so với phần tư đầu tiên cũng được chỉ định là một ngoại lệ.Any value that is 1.5 x IQR greater than the third quartile is designated as an outlier and any value that is 1.5 x IQR less than the first quartile is also designated as an outlier. |
