多変量の外れ値検出
同じ地域に住む100人が、日曜夜の嵐で雹による住宅被害を受け、保険金請求を行いました。データセット hailinsurance には、100件の観測と2つの変数が含まれます。1列目は保険会社が各顧客に支払った金額、2列目は直近の住宅価格です。
この演習では、まず古典的推定量を使ってデータセットを解析します。次に、その結果をロバスト推定量の結果と比較します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ不正検知
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)