Univariate and multivariate outlier identification for skewed or heavy-tailed distributions

Vincenzo Verardi, Catherine Vermandele

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Résumé

In univariate and in multivariate analyses, it is difficult to identify outliers in the case of skewed or heavy-tailed distributions. In this article, we propose simple univariate and multivariate outlier identification procedures that perform well with these types of distributions while keeping the computational complexity low. We describe the commands gboxplot (univariate case) and sdasym (multivariate case), which implement these procedures in Stata.

langue originaleAnglais
Numéro d'articlest0533
Pages (de - à)517-532
Nombre de pages16
journalStata Journal
Volume18
Numéro de publication3
Les DOIs
Etat de la publicationPublié - sept. 2018

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