Robustní Mahalanobisova vzdálenost
Robustní Mahalanobisova vzdálenost označuje vícerozměrné odlehlé hodnoty měřením, jak daleko každé pozorování leží od středu dat pomocí robustního odhadu kovariance. Vychází z rámce robustních vzdáleností Rousseeuwa a Van Zomerena (1990) a přístupu k detekci vícerozměrných odlehlých hodnot Filzmosera, Garretta a Reimanna (2005), přičemž nahrazuje klasický průměr a kovarianci odhadem minimální kovarianční determinanty (MCD), takže samotné odlehlé hodnoty nekreslí vzdálenost.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Mahalanobis Distance (MCD-based Multivariate Outlier Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Upravený krabicový graf pro zešikmené distribuceStatistika↔ compare
- Regrese nejmenších ořezaných čtverců (Least Trimmed Squares, LTS)Statistika↔ compare
- Odhad mediánovou absolutní odchylkou (MAD)Statistika↔ compare
- Robustní ANOVA (Welch & Ořezaný průměr)Statistika↔ compare
- Odhad Theil-SenStatistika↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →