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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2008.tde-20102009-211316
Documento
Autor
Nome completo
Fabíola Rocha de Santana Giroldo
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Barroso, Lucia Pereira (Presidente)
Artes, Rinaldo
Sena Junior, Manoel Raimundo de
Título em português
Alguns métodos robustos para detectar outliers multivariados
Palavras-chave em português
dados multivariados
métodos robustos
outliers multivariados
Resumo em português
Observações ou outliers estão quase sempre presentes em qualquer conjunto de dados, seja ele grande ou pequeno. Isso pode ocorrer por erro no armazenamento dos dados ou por existirem realmente alguns pontos diferentes dos demais. A presença desses pontos pode causar distorções nos resultados de modelos e estimativas. Por isso, a sua detecção é muito importante e deve ser feita antes do início de uma análise mais profunda dos dados. Após esse diagnóstico, pode-se tomar uma decisão a respeito dos pontos atípicos. Uma possibilidade é corrigi-los caso tenha ocorrido erro na transcrição dos dados. Caso sejam pontos válidos, eles devem ser tratados de forma diferente dos demais, seja com uma ponderação, seja com uma análise especial. Nos casos univariado e bivariado, o outlier pode ser detectado analisando-se o gráfico de dispersão que mostra o comportamento de cada observação do conjunto de dados de interesse. Se houver pontos distantes da massa de dados, eles devem ser considerados atípicos. No caso multivariado, a detecção por meio de gráficos torna-se um pouco mais complexa porque a análise deveria ser feita observando-se duas variáveis por vez, o que tornaria o processo longo e pouco confiável, pois um ponto pode ser atípico com relação a algumas variáveis e não ser com relação a outras, o que faria com que o resultado ficasse mascarado. Neste trabalho, alguns métodos robustos para detecção de outliers em dados multivariados são apresentados. A aplicação de cada um dos métodos é feita para um exemplo. Além disso, os métodos são comparados de acordo com o resultado que cada um apresentar para o exemplo em questão e via simulação.
Título em inglês
Some robust methods to detect multivariate outliers
Palavras-chave em inglês
multivariate data
multivariate outliers
robust methods
Resumo em inglês
Unusual observations or outliers are frequent in any data set, if it is large or not. Outliers may occur by typing mistake or by the existence of observations that are really different from the others. The presence of this observations may distort the results of models and estimates. Therefore, their detection is very important and it is recommended to be performed before any detailed analysis, when a decision can be taken about these atypical observations. A possibility is to correct these observations if the problem occurred with the construction of the data set. If the observations are correct, different strategies can be adopted, with some weights or with special analysis. In univariate and bivariate data sets, outliers can be detected analyzing the scatter plot. Observations distant from the cloud formed by the data set are considered unusual. In multivariate data sets, the detection of outliers using graphics is more difficult because we have to analyse a couple of variables each time, which results is a long and less reliable process because we can find an observation that is unusual for one variable and not unusual for the others, masking the results. In this work, some robust methods for detection of multivariate outliers are presented. The application of each one is done for an example. Moreover, the methods are compared by the results of each one in the example and by simulation.
 
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Data de Publicação
2014-08-06
 
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