극단 값을 제외하는 이유
극단 값을 제외하지 않는 경우
극단 값을 제외하는 것과 제외하지 않는 것의 비교
또한, 극단 값이 분석 모델에 영향을 미칠 수 있다.
극단 값을 제외하지 않고 포함시키는 것은 때로는 의사결정에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

극단 값은 다른 데이터와 비교하여 현저하게 크거나 작은 값으로, 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.
일부 분석에서는 극단 값을 제외함으로써 데이터의 정확성을 높이고 분석의 신뢰성을 강화할 수 있지만, 다른 경우에서는 극단 값이 중요한 정보를 담고 있을 수 있기 때문에 이를 제외하는 것이 적절하 지 않다는 의견도 있다.
극단 값을 제외하는 이유와 극단 값을 포함한 분석의 장점에 대해 다양한 관점에서 분석하고, 두 가지 방법을 비교하여 결론을 도출할 것이다.
이러한 극단 값은 데이터 분포에서 매우 벗어난 위치에 있으며, 통계분석을 할 때 종종 평균이나 표준편차와 같은 대표 값들을 왜곡시킬 수 있다.
극단 값이 포함된 데이터는 종종 평균이나 표준편차를 과도하게 왜곡시키기 때문에 분석 결과의 정확성을 해칠 수 있다.
예를 들어, 한 기업의 연간 수익 데이터에 극단적으로 높은 값이 포함되어 있을 경우, 평균 연간 수익이 실제 대부분 기업의 수익 수준을 반영하지 못할 수 있다.
예를 들어, 회귀분석에서 극단 값이 있는 경우 회귀선이 왜곡되어, 변수간 실제 관계를 반영하지 못할 수 있다.
이러한 극단 값을 제외하면, 중요한 패턴이나 시장의 변화를 놓칠 수 있다.
예를 들어, 경제위기나 자연재해와 같은 사건은 일반적인 데이터와는 다른 극단적인 값을 생성할 수 있지만, 이는 특정 상황에서 반드시 고려해야 할 중요한 변수로 작용할 수 있다.
예를 들어, 장기적인 트렌드 분석에서 극단 값을 포함시키면, 변화나 예외적인 사건에 대한 민감도를 높일 수 있다.

[hwp/pdf]- 자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는가