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Si les valeurs manquantes sont absentes pour des raisons vraiment aléatoires, on peut sans gros problème les remplacer par la moyenne ou la médiane des variables correspondantes.

Comment traiter les valeurs aberrantes ?

Les deux approches les plus utilisées pour exclure les données aberrantes sont la méthode de césure (ou tronquage) et de Winsorising.
La césure élimine les données aberrantes alors que le Winsorising remplace les données aberrantes par les valeurs « non suspectes » les plus proches.

Qu'est-ce qu'un point aberrant ?

Un point aberrant global est un point éloigné de tous les autres points de la classe d'entités.
Un point aberrant local est un point qui est plus éloigné de ses voisins que ce qui est attendu par la densité des points dans la zone locale.

Comment savoir si une valeur est aberrante ?

On peut repérer les valeurs aberrantes en utilisant les boîtes à moustaches.
Une valeur est considérée comme aberrante si la valeur absolue de l'écart avec ‍ ou ‍ est supérieure à plus de É cart interquartile ‍ .
Plus précisément, une valeur aberrante est dite faible si elle est inférieure à É

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En statistique, une donnée aberrante est une valeur ou une observation qui est « distante » des autres observations effectuées sur le même phénomène, c'est-à-dire qu'elle contraste grandement avec les valeurs « normalement » mesurées. Wikipédia

Comment trouver les valeurs aberrantes ?

Détecter les valeurs aberrantes via la méthode de l'écart type.
. Une autre approche consisterait à utiliser la variation de la demande autour de la moyenne historique et à exclure les valeurs exceptionnellement éloignées de cette moyenne, selon un certain intervalle compris entre deux seuils centrés sur la demande .

Comment identifier les données aberrantes ?

Le test Tau de Thompson modifié est une méthode utilisée pour déterminer s'il existe des données aberrantes dans une série de valeurs.

C'est quoi un point aberrant ?

On appelle valeur aberrante ou atypique un point très éloigné des autres points.

Comment identifier les Outliers ?

Sur cette visualisation des données, les outliers sont représentés sous forme de points.
. Ils correspondent à des observations dont les valeurs sont : supérieures à la valeur du 3ème quartile plus 1.5 fois l'intervalle inter-quartile, ou inférieures à la valeur du 1er quartile moins 1.5 fois l'intervalle inter-quartile.

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