O objetivo deste trabalho é apresentar uma sequência de procedimentos que levam à identificação de ?outliers? em um levantamento amostral cuja variável-resposta tem distribuição normal

BRITO, J. M.

CZERMAINSKI, A. B. C.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

12º Encontro de Iniciação Científica e 8º Encontro de pós-graduandos da Embrapa Uva e Vinho  31 Identificação de ‘outliers’ em levantamentos amostrais  Jade Menezes Brito1; Ana Beatriz Costa Czermainski2  Muitos métodos de identificação de dados discordantes, genericamente chamados de “outliers”, referem-se à situação em que o pesquisador obteve uma amostra univariada de população normal. No entanto, a consideração da ocorrência de “outliers” não é rotineira em pesquisa agropecuária. Quando identificados valores suspeitos, às vezes por simples inspeção visual, tais dados são descartados, diminuindo o tamanho da amostra. A análise gráfica visando detectar observações que não pertencem ao restante do conjunto, deve ser adotada como a primeira fase da análise exploratória de dados do levantamento amostral, uma vez que a sua presença afetará as demais pressuposições a serem verificadas e os processos de inferência. A conservação de uma informação que não corresponde à distribuição probabilística original dos dados, afeta as estimativas e as análises conclusivas. O objetivo deste trabalho é apresentar uma sequência de procedimentos que levam à identificação de “outliers” em um levantamento amostral cuja variável-resposta tem distribuição normal. São apresentados exemplos de dados amostrais submetidos a procedimentos que apontam o provável contaminante e o teste subsequente para confirmar ou não a sua inaceitabilidade.  Tipos de gráficos como o “boxplot” e o “q-q plot” são ferramentas efetivas para indicar prováveis observações discrepantes, ou seja, a variável-resposta assume um valor aparentemente sem conexão com as outras observações obtidas sob condições similares. O teste de correlação entre quantis normais teóricos e estimativas de erros amostrais dá subsídio para tomar a decisão sobre descartar ou não uma informação extrema em um levantamento amostral.  Tais ferramentas são simples e podem ser adotadas como rotina. Todos os procedimentos podem ser efetuados através de comandos na linguagem R.  1  Graduanda da Universidade Estadual do Rio Grande do Sul, Rua Benjamin Constant, 229, CEP 95700-000 Bento Gonçalves, RS. Bolsista FAPERGS. E-mail: jade.brito@colaborador.embrapa.br 2  Pesquisadora da Embrapa Uva e Vinho, Estatística Experimental, Caixa Postal 130, 95700-000 Bento Gonçalves, RS, Brasil. E-mail: ana.czermainski@embrapa.br   

Identificação de 'outliers' em levantamentos amostrais.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/996654/1/anaisIC2014.33.pdf

Identificação de 'outliers' em levantamentos amostrais.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa