Barbosa, Josino JoséPereira, Tiago MartinsOliveira, Fernando Luiz Pereira de2019-06-062019-06-062018BARBOSA, J. J.; PEREIRA, T. M.; OLIVEIRA, F. L. P. de. Uma proposta para identificação de outliers multivariados. Ciência e Natura, Santa Maria, v. 40, p. 40, 2018. Disponível em: <https://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/29535/pdf>. Acesso em: 19 mar. 2019.2179-460Xhttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/11454A identificação de outliers desempenha um papel importante na análise estatística, pois tais observações podem conter informações importantes em relação às hipóteses do estudo. Se modelos estatísticos clássicos são cegamente aplicados a dados contendo valores atípicos, os resultados podem ser enganosos e decisões equivocadas podem ser tomadas. Além disso, em situações práticas, os próprios outliers são muitas vezes os pontos especiais de interesse e sua identificação pode ser o principal objetivo da investigação. Desta forma, objetivou-se propor uma técnica de detecção de outliers multivariados, baseada em análise agrupamento e comparar essa técnica com o método de identificação de outliers via Distância de Mahalanobis. Para geração dos dados utilizou-se simulação via método de Monte Carlo e a técnica de mistura de distribuições normais multivariadas. Os resultados apresentados nas simulações mostraram que o método proposto foi superior ao método de Mahalanobis tanto para sensibilidade quanto para especificidade, ou seja, ele apresentou maior capacidade de diagnosticar corretamente os indivíduos outliers e os não outliers. Além disso, a metodologia proposta foi ilustrada com uma aplicação em dados reais provenientes da área de saúde.pt-BRabertoAnálise de agrupamentoMétodo de Monte CarloGrouping analysisMonte Carlo methodArtigo publicado em periodicoOs trabalhos publicados na Ciência e Natura estão sob licença Creative Commons que permite copiar, distribuir, transmitir e adaptar o trabalho, desde que sejam citados o autor e licenciante. Fonte: Ciência e Natura <https://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 25 out. 2016.http://dx.doi.org/10.5902/2179460X29535