I valori anomali e il loro impatto

Gli outlier sono punti che si comportano in modo molto diverso dagli altri. Possono derivare da rumore del sensore, errore dell'operatore o vere anomalie di processo.

Perché contano:

• Tirano la retta di regressione nella direzione sbagliata
• Riducono l'R²
• Distorcono l'importanza delle variabili (i coefficienti)
• Producono previsioni ingannevoli

Come li gestisce il sistema:

• Rileva automaticamente punteggi Z estremi
• Segnala le righe con avvisi nell'interfaccia
• Mostra il numero di anomalie nella scheda previsioni

Gli outlier non sono sempre negativi: a volte rivelano problemi reali di processo che vale la pena indagare.