A Maximum Likelihood Approach to Correlational Outlier Identification.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Bacon, Donald R.
Titel	A Maximum Likelihood Approach to Correlational Outlier Identification.
Quelle	In: Multivariate Behavioral Research, 30 (1995) 2, S.125-48Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0027-3171
Schlagwörter	Comparative Analysis; Computer Simulation; Correlation; Estimation (Mathematics); Identification; Maximum Likelihood Statistics; Monte Carlo Methods; Robustness (Statistics) + Suchen Sie Ihr Suchwort? Computergrafik; Computersimulation; Korrelation; Estimation; Mathematics; Schätzung; Identifikation; Identifizierung; Monte-Carlo-Methode; Widerstandsfähigkeit
Abstract	A maximum likelihood approach to correlational outlier identification is introduced and compared to the Mahalanobis D squared and Comrey D statistics through Monte Carlo simulation. Identification performance depends on the nature of correlational outliers and the measure used, but the maximum likelihood approach is the most robust performance across conditions. (Author/SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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