¿Encontrar un punto atípico en un conjunto de puntos, por distancia, utilizando QGIS?

Question

Necesito identificar y eliminar los puntos atípicos en un conjunto de puntos, como se muestra a continuación. Parece una tarea sencilla, pero no encuentro la respuesta en ningún sitio.

Sospecho que la forma adecuada de proceder es mediante un análisis de densidad. Pero no consigo entenderlo.

Estoy utilizando QGIS.

Answer 1

Una respuesta directa de ROSSI, Richard E., MULLA, David J., JOURNEL, Andre G. y FRANZ, Eldon H., 1992. Geostatistical tools for modeling and interpreting ecological spatial dependence. Monografías ecológicas . 1 de febrero de 1992. Vol. 62, no. 2, p. 277-314. DOI 10.2307/2937096. Disponible (gratis) en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.2307/2937096/pdf

Los valores atípicos pueden identificarse por diversos medios. Una técnica ya se ha descrito anteriormente: h-scattergram valores muy alejados de la línea de 45° son probablemente candidatos a valores atípicos. Con este método, corresponde investigador investigar estos posibles valores atípicos. Por ejemplo, ¿se encuentra el valor atípico sospechoso en una zona de valores generalmente grandes o pequeños? zona de valores generalmente pequeños o grandes? ¿Podría tratarse de un dato mal codificado? ¿La presencia del valor atípico sospechoso se debe a una anomalía del entorno o del organismo? ambiental o del organismo? Sólo tras un buen juicio ecológico debe eliminarse un valor atípico antes de proceder al variograma variograma. Este proceso puede ser tedioso para conjuntos de datos grandes y cargados de valores atípicos, pero quizá sea el único medio legítimo de identificar y eliminar los valores atípicos. para identificar y eliminar los valores atípicos. Con tan Con tan pocas categorías de valoración en los datos actuales, los valores atípicos serán especialmente difíciles de identificar de forma explícita. de datos, los valores atípicos serán especialmente difíciles de identificar explícitamente.

Muchas otras identificaciones de valores atípicos más automáticas más automáticas. Dowd (1984) muchas de las técnicas más populares, a menudo llamadas a menudo denominadas "resistentes métodos de variograma es decir, variogramas resistentes a los efectos de los valores atípicos. Huber (1964, 1972) proporciona un excelente examen estadístico de la estimación resistente a los valores atípicos. Algunas de las técnicas técnicas de variogramas resistentes más populares son estimador de la desviación absoluta media (Dowd 1984, Journel 1984a), medidas de distancia generalizadas (Diario 1989), pulido medio (Cressie 1984, 1986), la Cressie- Hawkins (Cressie y Hawkins 1980), y Estimador de Omre (Omre 1984).

He aquí un artículo más reciente con otros algoritmos que detectan valores atípicos espaciales mediante iteraciones múltiples :

LU, C.-T., CHEN, D. y KOU, Y., 2003. Algorithms for spatial outlier detection. En: Actas de la Tercera Conferencia Internacional del IEEE sobre Minería de Datos (ICDM'03) . IEEE Comput. Soc. 2003. p. 597-600. ISBN 978-0-7695-1978-4. Disponible en: http://europa.nvc.cs.vt.edu/~ctlu/Publicación/1998-2006/ICDM-2003-P.pdf