Algunas técnicas sobre selección de outliers

En el presente trabajo se dan tres técnicas diferentes para la detección de outliers en poblaciones distribuidas según una ley normal multivariante. Así, la primera es una regla a utilizar para cuando vayamos a aplicar la técnica de análisis discriminante y está basada en la función influencia. La s...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Muñoz García, Joaquín
Tipo de documento: tese
Data de publicação:1980
País:España
Recursos:Universidad de Sevilla (US)
Repositório:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
OAI Identifier:oai:idus.us.es:11441/15716
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/11441/15716
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave:Observaciones aberrantes (Estadística)
Descrição
Resumo:En el presente trabajo se dan tres técnicas diferentes para la detección de outliers en poblaciones distribuidas según una ley normal multivariante. Así, la primera es una regla a utilizar para cuando vayamos a aplicar la técnica de análisis discriminante y está basada en la función influencia. La segunda es utilizada para detectar outliers e n poblaciones normales p-dimensionales y está basada en el cociente de verosimilitudes y la última está basada en la distancia entre matrices simétricas y definidas positivas y se da para la detección en poblaciones normales bivariantes. Se dan, al mismo tiempo, casos prácticos donde se aplican estas técnicas.