durch äußere Kräfte verursacht Wie mit Ausreißern Deal

Achten Sie darauf, überprüfen Sie sorgfältig für Ausreißer Vor sie beeinflussen Ihre prädiktive Analyse. Ausreißer können sowohl die Daten und Datenanalyse verzerren. Zum Beispiel kann jede statistische Analyse mit Daten durchgeführt, die Ausreißer an Ort und Stelle verlässt endet die Mittelwerte und Varianzen Verkanten.

Ungeprüfter oder falsch interpretiert Ausreißer kann zu falschen Schlüssen führen. Sagen Sie Ihre Daten, die zeigt, dass eine Aktie, die für ein ganzes Jahr zu einem Preis über 50 $ gehandelt wurde - aber nur für ein paar Minuten aus diesem ganzen Jahr die Aktie bei $ 20 gehandelt. Die $ 20 Preis - eine offensichtliche Ausnahme - ist der Ausreißer in diesem Datensatz.

Nun müssen Sie entscheiden, ob die $ 20 Aktienkurs in Ihrem Auswertung- aufzunehmen, wenn Sie das tun, hat es Auswirkungen auf das Gesamtmodell. Aber was tun Sie normale betrachten? War der "Flash Crash", die die Börse überrascht am 6. Mai nahm 2010 ein normales Ereignis oder eine Ausnahme?

Während dieser kurzen Zeit erlebte der Aktienmarkt einen starken Rückgang der Preise auf breiter Front -, die die Probe Aktienkurs nach unten von $ 50 bis $ 20 geklopft, hatte aber weniger mit dem Lager zu tun, als mit breiteren Marktbedingungen. Braucht Ihr Modell die größeren Schwankungen des Aktienmarktes zu berücksichtigen?

Wer Geld auf kurze Momente im freien Fall Markt verloren hat hält diese wenigen Minuten real und normal (auch wenn sie einer gefühlten Ewigkeit zu durchlaufen). Ein Portfolio, das in Millisekunden aufgrund eines raschen Rückgang vermindert, wenn auch von kurzer Dauer, ist klar real. Doch der Blitz Absturz ist eine Anomalie, ein Ausreißer, die ein Problem für das Modell darstellt.

Unabhängig davon, was als normal (die ohnehin ändern), manchmal Daten enthält Werte, die nicht die erwarteten Werte passen. Dies gilt vor allem in den Aktienmarkt, wo praktisch jedes Ereignis der Markt fliegen oder tauchen können senden. Sie wollen nicht Ihr Modell zum Scheitern verurteilt, wenn die Realität plötzlich ändert - aber ein Modell und Realität sind zwei verschiedene Dinge.