Ortiz Arias, Santiago2025-02-042024https://hdl.handle.net/10784/35022Este trabajo presenta una alternativa para detectar observaciones atípicas multivariantes mediante búsqueda de proyecciones. El procedimiento calcula direcciones de proyección pseudo-aleatorias a partir de un muestreo estratificado usando semillas iniciales: las direcciones de máxima y mínima curtosis. La detección de atípicos se basa en el cálculo de atipicidad Stahel-Donoho combinado con un clúster $k$-means de dos grupos. El método propuesto se compara con otros de la literatura mediante experimentos numéricos y datos reales. La evidencia muestra que el nuevo método tiene buen desempeño para detectar valores atípicos en diversos escenarios de contaminación.application/pdfspaTodos los derechos reservadosBúsqueda de proyeccionesOptimización de curtosisMuestreo estratificadoDetección de atípicosEstadística robustainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/closedAccessCIENCIA DE LA INFORMACIÓNESTADÍSTICAAcceso metadatos2025-02-04Orozco Ortiz, Karla Cristinareponame:Repositorio Institucional Universidad EAFITinstname:Universidad EAFITrepourl:https://repository.eafit.edu.cohttp://purl.org/coar/access_right/c_14cb