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일변량 및 이변량 자료에 대하여 특이값의 영향을 평가하기 위한 그래픽 방법

A Graphical Method for Evaluating the Effect of Outliers in One- and Two-Variate Data

  • 장대흥 (부경대학교 수리과학부 통계학)
  • Jang, Dae-Heung (Division of Mathematical Sciences, Pukyoung National University)
  • 발행 : 2007.07.31

초록

통계자료분석 시 데이터에 특이값이 존재하면 이 특이값이 자료분석을 위한 여러 가지 측도들을 크게 왜곡시킨다. 우리는 특이값의 영향을 평가하기 위한 도구로서 간단한 그림도구인 민들레꽃씨 그림을 제안할 수 있다. 평균-분산 민들레꽃씨 그림은 자료 각각에 대하여 가중치를 1에서 0으로 변화시켜가며 구한 가중산술평균과 가중분산을 연결한 그림이고 공분산-상관계수 민들레꽃씨 그림은 자료 각각에 대하여 가중치를 1에서 0으로 변화시켜가며 구한 가중공분산과 가중상관계수를 연결한 그림이다. 이러한 그림도구는 학부생들을 위한 기초통계학 교수 시 유용하게 쓰일 수 있다.

Outliers distort many measures for data analysis. We can propose dandelion seed plot as a graphical tool for evaluating the effect of outliers in one-and two-variate data. We can draw mean-variance dandelion seed plots using linked curves which are made by changing weights from 1 to 0 for each datum. Similarly we can also draw covariance-correlation-coefficient dandelion seed plots. This graphical method can be a useful tool for elementary statistics education in college.

키워드

참고문헌

  1. 渡部洋, 鈴木規夫, 山田文康, 大塚雄作(1988). 探索的テ-タ解析入門, 朝倉書店
  2. Cook, R. D.(1986). Assessment of local influence, Journal of Royal Statistical Society, Ser. B, 48, 133-169
  3. Hampel, F. R.(1974). The influence curve and its role in robustness, The Annal of Statistics, 45, 383-393
  4. Maronna, R. A., Martin, D. and Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics, John Wiley & Sons, New York

피인용 문헌

  1. Firework Plot as a Graphical Exploratory Data Analysis Tool for Evaluating the Impact of Outliers in Data Exploration and Regression vol.30, pp.8, 2014, https://doi.org/10.1002/qre.1563