Alguns métodos robustos para detectar outliers multivariados - Giroldo, Fabíola Rocha de Santana (2008)
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.