Outliers labeling: Faleschini method for univariate quantitative data
Keywords:
Outliers, Outliers Labeling, FaleschiniAbstract
The objective of this work is to present Faleschini's method for labeling outliers for univariate quantitative
data. Faleschini's method uses the mean, standard deviation, moment coefficients of asymmetry and kurtosis, resulting in
a fourth degree equation, where the smallest root and the largest root can be adopted as outlier labelers. Faleschini's
method is compared with Tukey's method and the recent method of Adil and Zaman. For continuous theoretical
distributions that do not present parameters or mean, standard deviation, asymmetry or kurtosis, “pseudo” parameters based on percentiles and quartiles are proposed, and these “pseudo” parameters are also used for discrete distributions.
and for sample data, as well as a proposal for calculating these percentiles and quartiles. The article ends by pointing
out that Faleschini's method has a conceptual advantage, as in addition to taking the parameters of location, dispersion, asymmetry and kurtosis, it does not distinguish between distributions with a light or heavy tail. “pseudo” parameters as extension to other fields, such as multivariate analysis, time series and others.
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