¿Cuáles son algunas formas de reducir la sensibilidad del indicador de varianza con signo a valores extremos?
El indicador de variación con signo (CV) es un indicador comúnmente utilizado para medir la dispersión de los datos, que refleja la volatilidad de los datos. Sin embargo, CV es muy sensible a los valores extremos, porque la existencia de valores extremos hará que el valor de CV sea demasiado alto, lo que inducirá a error en nuestro juicio sobre el grado de dispersión de los datos. Para reducir la sensibilidad de CV a valores extremos, podemos tomar los siguientes métodos:
1 Utilice la desviación absoluta mediana (MAD): MAD es otro método para medir el grado de dispersión de los datos, que calcula es. el promedio de las diferencias absolutas entre cada valor en el conjunto de datos y la mediana. En comparación con CV, MAD es menos sensible a los valores extremos porque solo se centra en la distancia entre cada valor y la mediana, independientemente del tamaño del valor.
2. Utilizar el rango intercuartil (IQR): IQR es la diferencia entre el cuartil superior (Q3) y el cuartil inferior (Q1), que refleja el grado de dispersión de los datos. En comparación con CV, IQR es menos sensible a los valores extremos porque solo se centra en la parte media de los datos y no considera los datos de ninguno de los extremos.
3. Utilice el rango percentil (PR): PR es la diferencia entre el p-ésimo percentil y el q-ésimo percentil, que también refleja el grado de dispersión de los datos. PR también es menos sensible a valores extremos que CV porque solo se centra en una parte específica de los datos y no considera otras partes de los datos.
4. Utilice la desviación estándar: La desviación estándar es otra forma común de medir la dispersión de los datos. Calcula la raíz cuadrada de la media del cuadrado de la diferencia entre cada valor del conjunto de datos y la media. . La desviación estándar también es menos sensible a los valores extremos que CV porque solo observa qué tan lejos está cada valor de la media, independientemente del tamaño del valor.
5. Utilice la dimensionalización: la dimensionalización es un método para tratar valores extremos, que reemplaza los valores extremos en el conjunto de datos con valores específicos en el conjunto de datos. De esta forma podemos reducir la sensibilidad de CV a valores extremos.
En general, existen muchas formas de reducir la sensibilidad del CV a valores extremos.