Jenis Outlier

03/11/2010  · Baik histogram dan stem-and-leaf plots berguna untuk memberikan gambaran ukuran tendensi sentral dan kesimetrisan data pengamatan. Penyajian grafis lainnya yang bisa merangkum informasi lebih detail mengenai distribusi nilai-nilai data pengamatan adalah Box and Whisker Plots atau lebih sering disebut dengan BoxPlot atau Box-Plot (kotak-plot) saja., 21/05/2016  · Data Outlier . Data Outlier disebut juga dengan data pencilan. Pengertian dari Outlier adalah data observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim, baik secara univariat ataupun multivariat. Yang dimaksud dengan nilai-nilai ekstrim dalam observasi adalah nilai yang jauh atau beda sama sekali dengan sebagian besar nilai lain dalam kelompoknya., Cara Mengatasi Outlier dengan SPSS. Setelah kita belajar bersama tentang outlier , maka selanjutnya dalam artikel ini kita akan membahas bagaimana caranya mengatasi outlier dengan SPSS.Jika para pembaca sekalian sudah mempelajari artikel kami tentang outlier , maka kami anggap anda semua sudah paham alasan perlunya outlier ini di atasi., Outliers adalah data yang menyimpang terlalu jauh dari data yang lainnya dalam suatu rangkaian data. Adanya data outliers ini akan membuat analisis terhadap serangkaian data menjadi bias, atau tidak mencerminkan fenomena yang sebenarnya. Istilah outliers juga sering dikaitkan dengan nilai esktrem, baik ekstrem besar maupun ekstrem kecil., Dalam buku Outliers , Malcolm Gladwell mengemukakan bahwa kisah sejati tentang sukses benar-benar berbeda dengan apa yang biasa kita baca, dan bahwa jika kita ingin memahami bagaimana perjuangan orang-orang, kita seharusnya meluangkan waktu lebih banyak untuk mengamati apa yang ada di sekeliling mereka-misalnya keluarga mereka, tempat lahir ..., Yang dimaksud dengan data outlier adalah suatu data yang jauh berbeda dibandingkan terhadap keseluruhan data. Misalkan, terdapat data penelitian tentang tinggi anak siswa SMA yakni 160 â 180 cm. Tetapi dalam data tersebut terdapat anak yang mempunyai tinggi 140 cm. Data anak dengan tinggi 140 cm tersebut yang disebut data outlier , karena berbeda sangat jelas., menghasilkan estimator parameter yang bersifat bias, khususnya untuk jenis outliers . minor/mayor 5% dan 15% pada M-Estimator, dan outliers minor/may or 10% pada . S-Estimator., Periksa outlier data dan hilangkan data outlier tersebut. Perbesar sampel, jika sampel besar sekali maka data akan mendekati normal; Lakukan transformasi data. Tulisan kali ini akan membahas mengenai beberapa cara mentransformasi data yang tidak normal. Banyak jenis transformasi yang bisa digunakan dalam menormalkan data., Tabel 3 menunjukkan bahwa data hasil simulasi yang telah ditambahkan data outlier tidak berdistribusi normal. Hal tersebut terjadi pada semua sotware. P-value yang dihasilkan oleh MINITAB, SPSS, SAS dan R kurang dari nilai alpha (0,05)., My second question is about innovational outlier , I have never come across an innovational outlier in practice. any numercial example or a case example would be very helpful. Edit: @Irishstat, the tsoutliers function does an excellent job in identifying outliers and suggesting an appropriate ARIMA model. Looking at the Nile dataset, see below ...