TESIS DE GRADO - DSpace ESPOCH

- 48 -1.2.2.7.3. Identificación de grupos de atípicos 10 .Hay dos filosofías para tratar con la heterogeneidad. La primera es utilizar estimadoresrobustos, que son estimadores diseñados para verse poco afectados por ciertacontaminación de atípicos. La segunda es detectar los atípicos, y aplicar el cálculo delos estimadores a las muestras limpias de atípicos. Ambos enfoques soncomplementarios, pero ha sido de gran utilidad la aplicación del segundo método.El procedimiento para detectar grupos de atípicos es eliminar de la muestra todos lospuntos sospechosos, de manera que evitemos el enmascaramiento y podamos calcularel vector de medias y la matriz de covarianzas sin distorsiones. A continuaciónidentificaremos con estos estimadores la distancia de cada punto sospechoso respectoal centro de los datos, y consideraremos atípicos a los muy alejados. El primer pasopara identificar las observaciones sospechosas es detectar aquellas que lo seanclaramente respecto a una variable.Observemos que cualquier observación atípica multivariante debe aparecer comoatípica al menos en una dirección de proyección: la definida por la recta que une elcentro de los datos con el dato atípico. En base a esta idea, Stahel (1981) y Donoho(1982) propusieron generar muchas direcciones al azar, proyectar los puntos sobre10 Tomado de PEÑA D., Análisis de Datos Multivariantes