مسافة ماهالانوبيس القوية
تحدد مسافة ماهالانوبيس القوية القيم المتطرفة متعددة المتغيرات عن طريق قياس مدى بعد كل ملاحظة عن مركز البيانات باستخدام تقدير تباين قوي. وهي تبني على إطار المسافة القوية لـ Rousseeuw و Van Zomeren (1990) ومنهجية اكتشاف القيم المتطرفة متعددة المتغيرات لـ Filzmoser و Garrett و Reimann (2005)، مستبدلة المتوسط والتباين الكلاسيكيين بتقدير الحد الأدنى لمحدد التباين (MCD) بحيث لا تشوه القيم المتطرفة نفسها المسافة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Rousseeuw, P. J. & Van Zomeren, B. C. (1990). Unmasking Multivariate Outliers and Leverage Points. Journal of the American Statistical Association, 85(411), 633-639. DOI: 10.1080/01621459.1990.10474920 ↗
- Filzmoser, P., Garrett, R. G. & Reimann, C. (2005). Multivariate Outlier Detection in Exploration Geochemistry. Computational Statistics & Data Analysis, 49(2), 561-587. DOI: 10.1016/j.cageo.2004.11.013 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Mahalanobis Distance (MCD-based Multivariate Outlier Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/mahalanobis-robust
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- مخطط الصندوق المعدل للتوزيعات الملتويةالإحصاء↔ compare
- انحدار المربعات الصغرى المشذبة (LTS)الإحصاء↔ compare
- تقدير الانحراف المطلق الوسطي (MAD)الإحصاء↔ compare
- تحليل التباين القوي (ويلش والمتوسط المشذب)الإحصاء↔ compare
- مقدّر ثيل-سنالإحصاء↔ compare