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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      영향력관찰치의 「Unmask」에 관한 연구 = On Unmask of Influential Observations

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      https://www.riss.kr/link?id=A2089675

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      국문 초록 (Abstract)

      고전적인 식별방법은 「masking」효과가 존재할 때 이상치와 영향력 관찰치를 식별하지 못한다. 본 논문에서는 「masking」효과가 존재할 때 영향력 관찰치를 식별하기위한 방법으로 수정된 Mah...

      고전적인 식별방법은 「masking」효과가 존재할 때 이상치와 영향력 관찰치를 식별하지 못한다. 본 논문에서는 「masking」효과가 존재할 때 영향력 관찰치를 식별하기위한 방법으로 수정된 Mahalanobis 거리를 제안했다. 또한, 「masking」효과가 존재하는 자료를 통하여 수정된 Mahalanobis 거리가 영향력 관찰치를 식별할 수 있음을 보였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The classical identification method does not find outliers and influential observations when masking effect is presented. This paper proposes to modified Mahalanobis distance for the detection of influential observations when masking observations in d...

      The classical identification method does not find outliers and influential observations when masking effect is presented. This paper proposes to modified Mahalanobis distance for the detection of influential observations when masking observations in dada which are presented masking effect.

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