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Resumen de Método de Identificación de Observaciones Outliers en Datos Espaciales.

María Macarena Muñoz Conde, María Dolores Jiménez Gamero Árbol académico, Juan Luis Moreno Rebollo Árbol académico, Joaquín Muñoz García Árbol académico

  • 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


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