Ausreißer und ihre Wirkung

Ausreißer sind Datenpunkte, die sich stark vom Rest unterscheiden. Sie können von Sensorrauschen, Bedienfehlern oder echten Prozessanomalien stammen.

Warum sie wichtig sind:

• Sie ziehen die Regressionsgerade in die falsche Richtung
• Sie senken das R²
• Sie verzerren die Variablenbedeutung (die Koeffizienten)
• Sie führen zu irreführenden Vorhersagen

Wie das System damit umgeht:

• Erkennt extreme Z-Werte automatisch
• Markiert Zeilen mit Warnungen in der Oberfläche
• Zeigt die Anomaliezahl im Vorhersage-Tab

Ausreißer sind nicht immer schlecht — manchmal zeigen sie echte Prozessprobleme, die man untersuchen sollte.