Надійна відстань Махаланобіса
Надійна відстань Махаланобіса виявляє багатовимірні викиди, вимірюючи, наскільки кожне спостереження віддалене від центру даних, використовуючи надійну оцінку коваріації. Вона базується на каркасі надійних відстаней Русселова та Ван Зомерена (1990) та підході до виявлення багатовимірних викидів Фільцмозера, Гарретта та Райманна (2005), замінюючи класичні середнє та коваріацію оцінкою мінімального коваріаційного визначника (MCD), щоб самі викиди не спотворювали відстань.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Robust Mahalanobis Distance (MCD-based Multivariate Outlier Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Скоригований ящиковий графік для асиметричних розподілівСтатистика↔ compare
- Регресія найменших обрізаних квадратів (LTS)Статистика↔ compare
- Оцінка медіанного абсолютного відхилення (MAD)Статистика↔ compare
- Робастна ANOVA (t-критерій Уелча та обрізане середнє)Статистика↔ compare
- Оцінювач Тейла-СенаСтатистика↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →