Data Smoothing Definition & Example |

Ano ito:

Ang paglalagay ng data ay isang istatistika na pamamaraan na nagsasangkot ng pag-alis ng mga outlier mula sa isang data set upang makagawa

Paano ito gumagana (Halimbawa):

Halimbawa, sabihin natin na pinag-aaralan ng isang unibersidad ang data ng krimen nito sa nakalipas na 10 taon. Ang bilang ng mga marahas na krimen ay mukhang ganito:

Gaya ng nakikita mo, kadalasan ang karanasan ng unibersidad ay mas kaunti sa 15 krimen sa isang taon. Gayunpaman, noong 2006 at 2007, nakaranas ito ng 44 dahil sa isang pang-eksperimentong pag-uulat na kinakailangan ng pampublikong koponan sa kaligtasan ng unibersidad. Binago ng eksperimento ng pag-uulat ang kahulugan ng marahas na krimen na isama ang mga pagnanakaw ng anumang uri sa mga taong iyon, na lumikha ng isang malaking pagtalon sa bilang ng mga "marahas" na krimen sa campus. Kung isama natin ang mga taon na ito sa karaniwan - ibig sabihin, kung gagawin natin ang ilang mga smoothing ng data - ang unibersidad ay nakaranas ng isang average ng tungkol sa 19 marahas na krimen sa isang taon. Ngunit kung iiwan natin ang mga taon na iyon, makikita natin na ang isang mas makatotohanang average ay 13 marahas na krimen sa isang taon - isang 32% pagkakaiba.

Bakit ito Matters:

Maraming mga paraan upang makinis na data, kabilang ang paggamit ng paglipat mga katamtaman at mga algorithm. Ang ideya ay na ang smoothing ng data ay gumagawa ng mga pattern na mas nakikita at sa gayon ay makakatulong sa pagtatantya ng mga pagbabago sa mga presyo ng stock, mga trend ng customer o anumang iba pang piraso ng impormasyon sa negosyo. Gayunpaman, ang pag-smoothing ng data ay maaaring makaligtaan sa pangunahing impormasyon o gumawa ng mga mahalagang katotohanan na hindi nakikita; sa ibang salita, ang "pag-ikot ng mga gilid" ng data ay maaaring labis na mapabilib ang ilang data at huwag pansinin ang ibang data.