Robust Mahalanobis Distance
Robust Mahalanobis Distance flags multivariate outliers by measuring how far each observation lies from the centre of the data using a robust covariance estimate. It builds on the robust-distance framework of Rousseeuw and Van Zomeren (1990) and the multivariate outlier-detection approach of Filzmoser, Garrett and Reimann (2005), replacing the classical mean and covariance with the Minimum Covariance Determinant (MCD) estimate so that the outliers themselves do not distort the distance.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.