A análise de dados aplicada à qualimetria e manutenção industrial exige um rigoroso controle de integridade para garantir que as conclusões reflitam com precisão a realidade operacional. Um dos principais desafios estatísticos nesse cenário é a presença de outliers, definidos como valores discrepantes que destoam significativamente do padrão de um conjunto de dados. Essas anomalias podem surgir de erros de medição, falhas de digitação ou representar eventos raros e genuínos, possuindo o potencial de distorcer médias e invalidar diagnósticos de desempenho e segurança.
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