Resumen de Projection pursuit algorithms to detect outliers

Maria Inés Stimolo, Pablo Arnaldo Ortiz

• español

  En este trabajo se comparan los métodos propuestos por Peña y Prieto (2001) y Filzmoser, Maronna y Werner (2008) para detectar datos atípicos en empresas argentinas que cotizan sus acciones en el Mercado de Valores. La heterogeneidad significativa entre observaciones puede ser una consecuencia de la presencia de datos atípicos. La detección de datos atípicos es importante en el análisis estadístico por su efecto en la distorsión de las medidas descriptivas y en los estimadores de los parámetros. Existen distintos métodos multivariados para detectar datos atípicos, tales como los métodos basados en la distancia o los métodos de búsqueda de proyecciones.

• English

  In this paper, we compare the methods proposed by Peña and Prieto (2001), and Filzmoser, Maronna, and Werner (2008) to detect outliers in a set of Argentine companies that quote their shares in the Stock Exchange. A significant heterogeneity between observations can be a consequence of the presence of outliers. The detection of outliers is an important task for the statistical analysis since they distort descriptive measures and parameters estimators. There are different multivariate methods to detect outliers, such as distance-based methods and projection pursuit methods.

• português

  Este trabalho compara os métodos propostos por Peña e Prieto (2001), e Filzmoser, Maronna e Werner (2008) para detectar dados atípicos em empresas argentinas que cotizam suas ações no Mercado de Valores. A heterogeneidade significativa entre observações pode ser uma consequência da presença de dados atípicos. A detecção de dados atípicos é importante na análise estatística por seu efeito na distorção das medidas descritivas e nos estimadores dos parâmetros. Existem distintos métodos multivariados para detectar dados atípicos, tais como os métodos baseados na distância ou os métodos de busca de projeções.