Identificación de outliers en muestras multivariantes

  1. Pérez Díez de los Ríos, José Luis
Dirigida por:
  1. Antonio Pascual Acosta Director/a
  2. Joaquín Muñoz García Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Sevilla

Fecha de defensa: 14 de julio de 1987

Tribunal:
  1. Rafael Infante Macías Presidente/a
  2. Manuel Delgado Cabeza Secretario/a
  3. Jesús Basulto Santos Vocal
  4. Luis Parras Guijosa Vocal
  5. José Miguel Casas Sánchez Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 15993 DIALNET lock_openIdus editor

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.