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Medidas de dispersión robustas en presencia de valores atípicos

Cuando los datos son contaminados por valores atípicos, las medidas de dispersión no robustas, como por ejemplo la desviación estándar, no reflejan la dispersión de los datos no contaminados. Las medidas robustas como la varianza truncada o la dispersión proporcionan un resultado más confiable.

Puede modelar datos contaminados agregando a la muestra original un pequeño componente normal con alta varianza. Luego analice la dispersión.

Visualice la fiabilidad de estas medidas realizando una simulación de Monte Carlo.

Para datos sin valores atípicos, la dispersión está cerca de la desviación estándar.