Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Veloso, Manoel Vítor de Souza
Orientador(a): Cirillo, Marcelo Ângelo
Banca de defesa: Sáfadi, Thelma, Tavares, Marcelo, Scalon, João Domingos
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Curtose
MAD
Normal contaminada
Monte Carlo
Bootstrap
Kurtosis
Contaminated normal
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/3467
Resumo: Estatística e Experimentação Agropecuária
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spelling 2014-09-03T15:36:43Z2014-09-03T15:36:43Z2014-09-032009-02-19VELOSO, M. V. S. Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado. 2010. 58 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.https://repositorio.ufla.br/handle/1/3467UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOCurtoseMADNormal contaminadaMonte CarloBootstrapKurtosisContaminated normalIdentificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadradoIdentification of outliers by principal components with samples corrected for distances of type chi-squareinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEstatística e Experimentação AgropecuáriaAmong the many techniques used to identify outliers within the context of p-dimensional, the technique of principal components has been widely used. Thus, this study aimed to propose a test of significance based on robust kurtosis coefficients, in order to show statistically which component is most appropriate for identifying multivariate outliers. For this purpose, we proceeded to a Monte Carlo study, considering different numbers of variables, sample size, percentage of contamination of the mixture of different distributions and corrections to distances of type chi-square applied to the samples. Finally, given the findings of the study, it is recommended that test of significance for samples of type distances corrected by chi-square test.Dentre as inúmeras técnicas utilizadas para identificar outliers no âmbito do contexto p-dimensional, a técnica de Componentes Principais tem sido amplamente utilizada. Diante disso, este trabalho teve por objetivo propor um teste de significância baseado nos coeficientes de curtose robustos, com a finalidade de evidenciar, estatisticamente, qual componente é mais apropriado para a identificação dos outliers multivariados. Com este propósito, procedeu-se a um estudo Monte Carlo, considerando diferentes números de variáveis, tamanhos de amostras, porcentagem de contaminação da mistura de distribuições e diferentes correções por distâncias do tipo qui-quadrado aplicadas nas amostras. Por fim, diante das conclusões do estudo realizado, recomenda-se tal teste de significância para amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado de Pearson.Cirillo, Marcelo ÂngeloSáfadi, ThelmaTavares, MarceloScalon, João DomingosVeloso, Manoel Vítor de Souzainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado.pdfDISSERTAÇÃO_Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado.pdfapplication/pdf2191635https://repositorio.ufla.br/bitstreams/2faefaab-efef-4283-be77-716445b4ef22/downloade27afa2b58982ecfe30b5f974b489270MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/f6a39a11-8ba8-48b5-8a1b-188e9e19e8c1/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado.pdf.txtExtracted texttext/plain95228https://repositorio.ufla.br/bitstreams/cf9ce145-c7b4-47e1-bb85-24ebe0f2507f/download871cc4282b2dedd089671e2f960ef0bbMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2594https://repositorio.ufla.br/bitstreams/38a1d111-9228-4f36-ab15-1057b69e8693/downloadb81de06b6988c85f3019c66fd7ab75ffMD54falseAnonymousREAD1/34672025-08-05 17:12:56.685open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/3467https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:12:56Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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