Détection de valeurs aberrantes multivariées
Cent personnes vivant dans la même région ont déposé une réclamation parce que leur maison a été endommagée par la grêle lors de l'orage de dimanche soir. Le jeu de données hailinsurance contient 100 observations et 2 variables. La première colonne indique les indemnités versées par la compagnie d'assurance à chaque client, tandis que la deuxième colonne correspond au prix de maison le plus récent.
Dans cet exercice, vous allez d'abord utiliser des estimateurs classiques sur le jeu de données. Vous comparerez ensuite les résultats avec ceux d'estimateurs robustes.
Cette activité fait partie du cours
Détection de la fraude en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a scatterplot
plot(hailinsurance, xlab = "price house", ylab = "claim")
# Compute the sample mean and sample covariance matrix
clcenter <- colMeans(___)
clcov <- cov(___)
# Add 97.5% tolerance ellipsoid
rad <- sqrt(qchisq(___, ___))
ellipse(center = clcenter, shape = clcov, radius = rad,col = "blue", lty = 2)