>
Fa   |   Ar   |   En
   شناسائی نقاط دورافتاده چندمتغیره بر اساس تابع دورافتادگی ژرفا-مبنا  
   
نویسنده دهقان سکینه ,فریدروحانی محمدرضا
منبع علوم آماري - 1400 - دوره : 15 - شماره : 2 - صفحه:443 -462
چکیده    تابع ژرفا با در نظر گرفتن ویژگی‌های هندسی مجموعه داده‌های چندمتغیره و رتبه‌بندی مشاهدات ابزار مناسبی را در آمار ناپارامتری چندمتغیره فراهم آورده است. به عبارت دیگر، این تابع منجر به مرتب‌سازی از مرکز به بیرون نقاط چندمتغیره می‌شود. از آن‌جا که دورافتادگی نقاط به طور اجتناب‌ناپذیری وابسته به ترتیب داده‌ها است، این مرتب‌سازی می‌تواند راهی برای شناسایی نقاط دورافتاده فراهم کند. در این مقاله، بر اساس مفهوم تابع ژرفا، یک روش ناوردای آفین برای شناسائی نقاط دورافتاده چندمتغیره بیان می‌شود. ویژگی مطلوب ناوردای آفین تضمین می‌کند که نقطه دورافتاده تحت هرگونه تبدیل از محورهای مختصات کماکان به‌عنوان دورافتاده شناسایی شود. پیاده‌سازی این روش نسبت به بیشتر روش‌های چندمتغیره که دارای پیچیدگی محاسباتی هستند، ساده‌تر است. بر اساس مطالعات شبیه‌سازی عملکرد روش پیشنهادی بر اساس توابع ژرفای مختلف مورد بررسی قرار گرفته است. سرانجام، روش بیان شده برای داده‌های مسکن شهرهای منتخب ایران در سال 1397، بکار برده می‌شود.
کلیدواژه تابع ژرفا، تابع دورافتادگی، دورافتاده، ناوردایی آفین.
آدرس دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران, دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم ریاضی, گروه آمار, ایران
 
   Multivariate Outlier Detection Based on Depth-Based Outlyingness Function  
   
Authors Dehghan Sakineh ,Faridrohani Mohamadreza
Abstract    The concept of data depth has provided a helpful tool for nonparametric multivariate statistical inference by taking into account the geometry of the multivariate data and ordering them. Indeed, depth functions provide a natural centreoutward order of multivariate points relative to a multivariate distribution or a given sample. Since the outlingness of issues is inevitably related to data ranks, the centreoutward ordering could provide an algorithm for outlier detection. In this paper, based on the data depth concept, an affine invariant method is defined to identify outlier observations. The affine invariance property ensures that the identification of outlier points does not depend on the underlying coordinate system and measurement scales. This method is easier to implement than most other multivariate methods. Based on the simulation studies, the performance of the proposed method based on different depth functions has been studied. Finally, the described method is applied to the residential houses #39; financial values of some cities of Iran in 1397.
Keywords Depth Function ,Outlyingness Function ,Outlier ,Affine Invariance.
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved