Grubbs outlier test y distribuciones<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola a todos. Tengo un valor muy alto en un conjunto de datos univariado y quería probar si era un valor atípico. He descargado y utilizado el script de prueba de Grubbs. Sin embargo, la suposición para la prueba de los valores atípicos de Grubbs es que los datos provienen de una distribución normal, pero no estoy claro a partir de las referencias que he leído si esto se refiere a los datos en bruto o los residuos. Se ha sugerido que lo que podría parecer un valor atípico podría ocurrir si los datos se distribuyen de forma normal.
Si alguien ha usado esta prueba anteriormente, ¿podría especificar si debo probar la distribución de mis datos sin procesar o de los residuos de mi conjunto de datos? Supongo que para cualquiera de estos, debería probar la distribución, incluido el valor que sospecho. ¡Gracias!
Re: Grubbs pruebas atípicas y distribucionesLa secuencia de comandos agrega el resultado de la prueba de Grubb a una plataforma de Distribución y abre el gráfico del cuantil normal para que pueda evaluar la normalidad de la muestra, deduciendo que la población está normalmente distribuida. Si los datos se distribuyen normalmente de otra manera pero contienen un valor atípico discordante, puede fallar una prueba de normalidad, pero aún debería ver la linealidad en el gráfico. Independientemente del valor atípico, los datos no normales no deben aparecer lineales en esta gráfica. La gráfica del cuantil normal debería dejar claro si este es el caso.
Si este ejemplo es univariado, ¿de dónde provienen los 'residuos'?
