Projection pursuit algorithms to detect outliers

STIMOLO, MARÍA INÉS

Cuadernos de Administración

Pontificia Universidad Javeriana

Lugar: Bogotá D.C. ; Año: 2020 vol. 33 p. 60 - 60

0120-3592

esumenEn este trabajo se comparan los métodos propuestos por Peña y Prieto (2001) y Filzmoser, Maronna y Werner (2008) para detectar datos atípicos en empresas argentinas que cotizan sus acciones en el Mercado de Valores. La heterogeneidad significativa entre observaciones puede ser una consecuencia de la presencia de datos atípicos. La detección de datos atípicos es importante en el análisis estadístico por su efecto en la distorsión de las medidas descriptivas y en los estimadores de los parámetros. Existen distintos métodos multivariados para detectar datos atípicos, tales como los métodos basados en la distancia o los métodos de búsqueda de proyecciones.Palabras clave: datos atípicos, búsqueda de proyecciones, curtosis, empresas argentinas.Códigos JEL: C81, M29