Entendendo Outliers: Definição, Causas e Detecção

Em estatística, um outlier (anormal) é um ponto de dados que se desvia significativamente dos outros. Pode indicar erros de medição, erros de entrada de dados ou observações incomuns, mas válidas.

Métodos de Detecção

• Gráficos: Inspeção visual de plots.
• Numéricos: Escores Z, resíduos padronizados.

Impacto e Manipulação

Outliers podem distorcer análises estatísticas. Investigue antes de decidir remover ou reter. Exemplos: pontuação de teste incomumente alta (fraude?), cifra de vendas extrema (promoção?), leitura médica anormal (possível doença). Nem todos os outliers são erros; alguns refletem mudanças genuínas na população (ex.: salto no preço da ação após lucros).