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표제지

목차

제1장 서론 5

제2장 영향함수와 σ³ 7

2.1. 영향함수의 정의 및 평균, 분산, 표준편차의 영향함수 7

2.2. σ³에 대한 영향함수 11

2.3. 경험적 영향함수 11

2.4. 영향력이 가장 최소가 되는 관측 위치 14

2.5. σ³에 대한 영향함수 식의 직관적 해석 15

제3장 실제자료 적용을 통한 경험적 영향함수 확인 16

3.1. σ³에 대한 경험적 영향함수의 2차 함수 타당성 확인 18

3.2. s³(i)-s³의 근사[이미지참조] 21

3.2.1. 평균값 미보정시, s³(i)-s³의 근사[이미지참조] 21

3.2.2. 평균값 보정시, s³(i),a-s³의 근사[이미지참조] 27

3.3. 세 값의 비교 34

제4장 결론 36

참고문헌 37

ABSTRACT 39

초록보기

In statistical analysis, the problem of handling outlier is important. The influence function is a method of determining outlier. We derive the influence function for the denominator of skewness, which represents the asymmetry of the distribution of the data. The validity of the derived empirical influence function is verified by comparing it with actual differences. When we compared the difference by predicted the empirical influence function with the actual difference through real data, the two values were very similar and showed a high correlation. It can be seen that the actual difference is very close to the predicted difference according to the empirical influence function.

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