Outlier é uma observação periférica que parece desviar-se acentuadamente, a partir de outros membros, da amostra em que ocorre. Uma estratégia de detecção desses desvios é o

Gabarito

D

Comentário do professor

Método de Baarda (também chamado de data snooping) é técnica estatística para identificar uma única observação com erro grosseiro em um conjunto de dados. Parte-se da hipótese de que, se houver erro grosseiro, apenas uma observação está afetada; se mais de uma estiver contaminada, o método perde validade.

Calcula-se a correção normalizada \(w\), que relaciona o resíduo transformado ao seu erro estimado: \(w=\dfrac{C^T P v}{\sqrt{\,C^T P \Sigma_v P C\,}}\).

No cálculo, C é um vetor seletor (1 para a observação testada, 0 para as demais), P é a matriz de pesos, \(v\) o vetor de resíduos e \(\Sigma_v\) a matriz variância-covariância dos resíduos.

A decisão é feita pela comparação de \(|w|\) com um valor crítico tabelado; se \(|w|\) for maior, a observação é considerada outlier e deve ser investigada ou excluída.