Robust Mahalanobis-avstand
Robust Mahalanobis-avstand flagger multivariate uteliggere ved å måle hvor langt hver observasjon ligger fra sentrum av dataene ved hjelp av et robust kovariansestimat. Den bygger på det robuste avstandsrammeverket til Rousseeuw og Van Zomeren (1990) og den multivariate uteliggerdeteksjonsmetoden til Filzmoser, Garrett og Reimann (2005), og erstatter det klassiske gjennomsnittet og kovariansen med Minimum Covariance Determinant (MCD)-estimatet slik at uteliggerne selv ikke forvrenger avstanden.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Mahalanobis Distance (MCD-based Multivariate Outlier Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Justert boksplott for skjeve fordelingerStatistikk↔ compare
- Least Trimmed Squares (LTS) regresjonStatistikk↔ compare
- Median Absolute Deviation (MAD) EstimeringStatistikk↔ compare
- Robust ANOVA (Welch & Trimmed Mean)Statistikk↔ compare
- Theil-Sen-estimatorStatistikk↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →