Identificación de outliers en muestras multivariantes

• Autores: José Luis Pérez Díez de los Ríos
• Directores de la Tesis: Antonio Pascual Acosta (dir. tes.), Joaquín Muñoz García (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 1987
• Idioma: español
• ISBN: 9788469425558
• Tribunal Calificador de la Tesis: Rafael Infante Macías (presid.), Manuel Delgado Cabeza (secret.), Jesús Basulto Santos (voc.), Luis Parras Guijosa (voc.), José Miguel Casas Sánchez (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Estadística
      • Análisis de datos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen

  • En esta memoria se analiza la problemática de las observaciones Outliers en nuestras Multivariantes describiéndose las distintas técnicas que existen en la actualidad para la identificación de Outliers en nuestras multidimensionales y poniéndose de manifiesto que la mayoría de ellas son generalizaciones de ideas desarrolladas para el caso univariante o técnicas basadas en representaciones graficas. Se aborda a continuación el denominado efecto de enmascaramiento que se puede presentar cuando existe mas de una observación Outlier y se propone un método para la identificación de Oultiers en nuestras Multivariantes basado en una R-ordenación de las observaciones muestrales. Se incluye asimismo una aplicación práctica del método. Por último se propone un método para la identificación de Outliers basado en una distancia entre matrices de sumas de cuadrados y sumas de productos de observaciones muestrales determinándose la distribución del estadístico resultante.