L'ordonnée prédictive conditionnelle pour la distribution normale

RÉSUMÉ L'ordonnée prédictive conditionnelle (CPO) est un diagnostic bayésien qui détecte les observations surprenantes. Elle a été utilisée dans une variété de situations telles que les échantillons univariés, la distribution normale multivariée et les modèles de régression. Les résultats sont présentés concernant l'observation la plus surprenante, qui a le CPO minimum. Pour la distribution normale multivariée, il est montré que l'observation la plus surprenante doit se situer à l'un des sommets de l'enveloppe convexe. Il est également montré que l'observation ayant la distance de Mahalanobis maximale par rapport à la moyenne de l'échantillon doit se situer sur l'enveloppe convexe. Des résultats sont donnés pour le nombre attendu de sommets sur l'enveloppe convexe lorsque l'échantillon est contaminé. Un diagnostic alternatif, étroitement lié, la mesure d'ordonnée de ratio, est présenté. Une comparaison numérique des deux mesures est donnée.