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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제16권 제2호
발행연도
2005.6
수록면
429 - 444 (16page)

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The identification of unusual observations such as outliers and high leverage points has drawn a great deal of attentior for many years. Most of these identifications techniques are based on case deletion that focuses more on the outliers than the high leverag points. But residuals together with leverage values may cause masking and swamping for which a good number of unusual observations remain undetected in the presence of multiple outliers and multiple high leverage points. In this paper we propose a new procedure to identify outliers and high leverage points simultaneously. We suggest an additive form of the residuals and the leverages that gives almost an equal focus on outliers and leverages. We analyzed several well-referred data set and discover few outliers and high leverage points that were undetected by the existing diagnostic techniques.

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