Wolfram Language™

Medidas robustas de dispersão na presença de dados atípicos

Quando os dados são contaminados por valores atípicos, medidas não robustas de dispersão, como desvio padrão, não refletem a dispersão dos dados não contaminados. Medidas robustas como variância aparada ou dispersão fornecem um resultado mais confiável.

Você pode modelar dados contaminados adicionando à amostra original um pequeno componente normal com variância alta. Em seguida, analise a dispersão.

Visualize a confiabilidade dessas medidas fazendo uma simulação de Monte Carlo.

Para dados sem valores atípicos, a dispersão está próxima do desvio padrão.