Calculadora de Distância de Mahalanobis

Sobre esta calculadora

A distância de Mahalanobis mede a que distância um ponto está da média de uma distribuição, mas, diferentemente da distância euclidiana comum, leva em conta a correlação e a dispersão entre as variáveis dividindo pela matriz de covariância da distribuição: D² = (x − μ)ᵀ Σ⁻¹ (x − μ). Um ponto distante ao longo de uma direção em que os dados variam muito é tratado como menos incomum do que a mesma distância ao longo de uma direção em que os dados quase não variam.

Isso a torna uma ferramenta padrão na detecção multivariada de valores atípicos e anomalias, na análise de agrupamentos, no controle de qualidade e na classificação — por exemplo, para sinalizar transações fraudulentas, detectar leituras defeituosas de sensores ou medir quão típica é uma nova observação em relação a um conjunto de dados de treinamento em pipelines de aprendizado de máquina.

Esta calculadora recebe um ponto de duas variáveis, a média da distribuição e a sua matriz de covariância 2×2, e então calcula diretamente a distância de Mahalanobis. Estatísticos, cientistas de dados e estudantes de estatística multivariada a usam para verificar cálculos feitos à mão ou conferir a plausibilidade dos resultados de um software estatístico.