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다변량 포인트 클라우드에서 이상치를 탐지하는 것은 여러 이상치가 존재할 경우 간단하지 않습니다. 고전적인 식별 방법은 샘플 평균과 공분산 행렬에 기반하고 있으며, 이들은 본래 이상치의 영향을 받기 때문에 항상 이상치를 찾아내지 못합니다. 이러한 마스킹 효과를 피하기 위해, 우리는 위치와 공분산의 매우 견고한 추정치를 기반으로 거리를 계산할 것을 제안합니다. 회귀 데이터의 경우, 이상치는 매우 견고한 회귀 방법을 사용하여 드러낼 수 있습니다. 견고한 회귀 잔차가 견고한 거리에 대해 플로팅되는 새로운 디스플레이가 제안됩니다.
Cook et al. (Sat,)은 이 질문을 연구했습니다.