Wielowymiarowe wykrywanie wartości odstających
100 osób zamieszkałych na tym samym terenie złożyło roszczenie, ponieważ ich domy zostały uszkodzone przez grad w niedzielną noc. Zbiór danych hailinsurance zawiera 100 obserwacji i 2 zmienne. Pierwsza kolumna zawiera wypłaty dokonane przez firmę ubezpieczeniową na rzecz każdego klienta, a druga – aktualną cenę nieruchomości.
W tym ćwiczeniu zaczniesz od zastosowania klasycznych estymatorów na zbiorze danych. Następnie porównasz wyniki z wynikami uzyskanymi za pomocą estymatorów odpornych.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wykrywanie oszustw w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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)