Acerca de ciência de dados, análise exploratória de dados, ...

Outliers são os valores diferentes do padrão dos dados analisados, porém não significa que ele seja invalido. Por exemplo, numa analise de alunos do ensino médio que tem entre 15 e 18 anos, alguém com 19 será considerado um outlier, mas não será um erro.

Valor invalido são dados que não tem sentido no contexto da analise.

Valores outliers, isto é, valores atípicos dentro da amostra, devem ser identificados na etapa de preparação de dados. Já valores inválidos, como um texto em vez de um número, devem ser tratados como erros de entrada.

os outliers são valores foras dos padrões exemplo 5 4 3 2 9 1 0 o nove e um outliers, ele quebra o padrão, ja os dados invalidos eles não devem ser inseridos na amostra

Gab: Errado

Outlier é um valor anômalo em uma distribuição. Por convenção, se definem outliers como quaisquer valores acima ou abaixo da média por 3 desvios padrões. Ou seja: se X> x +- 3 d.p, pode-se considerar tal dado como um outlier. Outliers NÃO devem ser desconsiderados, e sim, tratados.

PF 2030

Os outliers estão ligados ao conhecimento dos quartis dentro do conhecimento de estatística descritiva no segmento das separatrizes, em suma, quartis são valores que dividem o conjunto de dados em quatro partes iguais, com 25% dos dados em cada parte. Desse conhecimento surge o blox-pot(é uma representação gráfica que fornece informações sobre a posição central, dispersão e assimetria da respectiva distribuição de frequência dos dados) onde o conhecimento de outliers é melhor demonstrado, em síntese, outliers são os cumprimentos das caudas da distribuição. Um outliers pode ser fruto de um erro de observação ou arredondamento e está ligado aos valores máximo e minimo.

O erro da questão é dizer inválidos para amostra.