Os valores atípicos e o seu impacto

Outliers são pontos que se comportam de forma muito diferente do restante. Podem vir de ruído do sensor, erro do operador ou anomalias reais do processo.

Por que importam:

• Puxam a reta de regressão na direção errada
• Reduzem o R²
• Distorcem a importância das variáveis (os coeficientes)
• Geram previsões enganosas

Como o sistema lida com eles:

• Detecta automaticamente escores Z extremos
• Sinaliza as linhas com avisos na interface
• Mostra a contagem de anomalias na aba de previsão

Outliers não são sempre ruins — às vezes revelam problemas reais do processo que vale investigar.