dissertação
Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
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Resumo
Among the many techniques used to identify outliers within the context of p-dimensional, the technique of principal components has been widely used. Thus, this study aimed to propose a test of significance based on robust kurtosis coefficients, in order to show statistically which component is most appropriate for identifying multivariate outliers. For this purpose, we proceeded to a Monte Carlo study, considering different numbers of variables, sample size, percentage of contamination of the mixture of different distributions and corrections to distances of type chi-square applied to the samples. Finally, given the findings of the study, it is recommended that test of significance for samples of type distances corrected by chi-square test.
Dentre as inúmeras técnicas utilizadas para identificar outliers no âmbito do contexto p-dimensional, a técnica de Componentes Principais tem sido amplamente utilizada. Diante disso, este trabalho teve por objetivo propor um teste de significância baseado nos coeficientes de curtose robustos, com a finalidade de evidenciar, estatisticamente, qual componente é mais apropriado para a identificação dos outliers multivariados. Com este propósito, procedeu-se a um estudo Monte Carlo, considerando diferentes números de variáveis, tamanhos de amostras, porcentagem de contaminação da mistura de distribuições e diferentes correções por distâncias do tipo qui-quadrado aplicadas nas amostras. Por fim, diante das conclusões do estudo realizado, recomenda-se tal teste de significância para amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado de Pearson.
Dentre as inúmeras técnicas utilizadas para identificar outliers no âmbito do contexto p-dimensional, a técnica de Componentes Principais tem sido amplamente utilizada. Diante disso, este trabalho teve por objetivo propor um teste de significância baseado nos coeficientes de curtose robustos, com a finalidade de evidenciar, estatisticamente, qual componente é mais apropriado para a identificação dos outliers multivariados. Com este propósito, procedeu-se a um estudo Monte Carlo, considerando diferentes números de variáveis, tamanhos de amostras, porcentagem de contaminação da mistura de distribuições e diferentes correções por distâncias do tipo qui-quadrado aplicadas nas amostras. Por fim, diante das conclusões do estudo realizado, recomenda-se tal teste de significância para amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado de Pearson.
Abstract
Descrição
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
ISBN
DOI
Citação
VELOSO, M. V. S. Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado. 2010. 58 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.