Solucionado
Bom dia.
Minha questão é simples: a exclusão dos 25% superiores e inferiores de uma distribuição não é um método muito agressivo? Você está literalmente descartando metade de seus dados. Eu imagino que quando se trabalha com amostras, em que o número de dados são apenas o suficiente para tornar as informações extraídas dela representativas, essa abordagem pode ser um tanto problemática. Essa prática é comum no mercado? Não há uma outra maneira de identificar os outliers?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi tudo bem?
Os 25% do professor foi só um exemplo de como tratar a sua amostra. Existem diversos métodos na estatística e como é um curso inicial de estatística ele mostrou o mais fácil.
A estatística usada pelos matemáticos pode chegar a ser bem pesada e envolver um cálculo tenso dependendo da sua amostra.
E tudo gira em torno da sua amostra, é olhando para ela e vendo como ela se comporta que você vai decidir qual método usar. Como a amostra do professor tinha fins didáticos ele tomou a melhor decisão para nos ensinar o conceito de outliers.
Eu achei um artigo na internet que não entra na matemática pesada mas mostra como o mercado age. Se quiser dá uma olhada https://www.aquare.la/o-que-sao-outliers-e-como-trata-los-em-uma-analise-de-dados/