Método de Identificación de Observaciones Outliers en Datos Espaciales.

• Autores: María Macarena Muñoz Conde, María Dolores Jiménez Gamero , Juan Luis Moreno Rebollo , Joaquín Muñoz García
• Localización: XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las IV Jornadas de Estadística Pública: actas, 2007, ISBN 978-84-690-7249-3
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo se desarrolla una t´ecnica para identificar outliers en datos espaciales, teniendo en cuenta que, como se�nala Wartenberg (1990, Exploratory Spatial Analysis: outliers, leverage points, and influence function, en Spatial statistics: past, present, and future, editado por Daniel A. Griffith, pp. 131� 162), este an´alisis presenta la peculiaridad de que ha de ser necesariamente local.

    Supondremos que los datos est´an generados por un proceso espacial real X (s) con s 2 S  Rk que admite discontinuidades de primera especie, siendo S un compacto conexo. Straff (1972, Weak convergence of stochastic processes with several parameters. Proceedings of the 6th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Vol. II, pp. 187�221) ha caracterizado estos procesos mediante sus propiedades locales. Bas´andonos en ´estas, se demuestran diversos resultados relativos a las diferencias X (t) - X (s), con t y s pr´oximos.

    En particular, se prueba que dichas diferencias tienen distribuciones de probabilidad similares.

    Haciendo uso de estas propiedades, se proponen criterios de identificaci´on de outliers basados en las diferencias de los valores observados del proceso X. Ilustramos el procedimiento aplic´andolo a un conjunto de datos reales de mediciones de lluvia en Suiza