En contraste con los muchos hilos en este sitio que recomendar Dixon y Grubb las pruebas, el autor de una respuesta, en este hilo, sostiene que "en Realidad, estos han sido desacreditado hace mucho tiempo" y los defensores de los otros 2 métodos. No me siento cualificado para resolver estos argumentos, pero me gustaría preguntar si existe algún consenso entre los estadísticos en cuanto a los méritos de cualquier posición.
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Patrick
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La cuestión se vuelve menos polémico si los hechos[1]. Después de todo, todos los multivariante robusto procedimientos de estimación tiene en su núcleo un algoritmo de detección de outliers y todos, de alguna u otra forma la salida de una lista de sospechosos observaciones. Expresado de otra forma, dado un sólido ajuste, la identificación de valores atípicos en principio no es un problema.
La principal diferencia entre la estimación robusta de los enfoques y los enfoques de las pruebas (Dixon, Grubbs) es que el último puede sostener en la mayoría de un solo valor atípico. En contraste, la mayoría de los estado de la técnica robusta procedimientos de estimación han sido diseñados para manejar casi el 50% de contaminación (que, en principio, puede ser ajustado para manejar cualquier número entre 0 y casi el 50 por ciento de los valores atípicos operando en la robustez de cálculo de los costos).
[1] Rousseeuw P. J. y Van Zomeren B. C., Desenmascaramiento Multivariante de los valores extremos y Puntos de Apalancamiento.
mat_geek
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1367
Yo digo que no! He hecho la investigación en Dixon la prueba de vuelta en la década de 1980. Eché un vistazo a ese post y comentó que hay. Creo que hay una confusión porque robusto y estimación de la detección de valores atípicos, aunque similares, tienen objetivos diferentes y algunas personas, creo parecen sentir que desde el outlier métodos no son mencionados en la solidez de la literatura que hay algo mal con ellos. Espero que otros estarán de acuerdo conmigo en responder a esta pregunta.
