O. Ojo, R. E. Lillo Rodriguez, A. Fernández Anta

We present theoretical definitions and properties of the FastMUOD indices, used for outlier detection in functional data. FastMUOD detects outliers by computing for each curve: amplitude, magnitude and shape indices meant to target the respective types of outliers. We also provide sample versions of these indices and prove their convergence. We also propose some ideas for adapting FastMUOD indices for outlier detection in multivariate functional data. We test some of these ideas on various simulated and real datasets.

Palabras clave: outlier detection, functional data, FastMUOD

Programado

GT06 Análisis de Datos Funcionales II. Herramientas y aplicaciones
8 de junio de 2022  16:00
Salón de Grados


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C. Ramos Carreño, J. L. Torrecilla Noguerales, A. Suárez González


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  • 31/05/22
    Canal YouTube

    Ya está en la web la etiqueta de menú desde donde ver las retransmisiones en directo: inauguración, plenarias, mesas redondas, ... ¡¡¡¡Np olvides entrar al canal de YouTube y suscribirte!!!!

  • 27/05/22
    Cena de Gala

    Se abre la posibilidad de que todo el que esté inscrito en el congreso, y desee que asistan a la cena de gala acompañantes no inscritos, puedan hacerlo pagando el precio de dicha cena (80 euros IVA incluido). Este pago deberá realizarse antes del 1 de Junio (inclusive). Para ello ponerse en contacto con [email protected]

  • 23/05/22
    AVISO IMPORTANTE

    Para entrar a la Alhambra en la visita del jueves día 9 es obligatorio presentar el documento identificativo cuya referencia se envió a la organización (eurocongres)

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    Todos los actos sociales están incluidos con el pago de la correspondiente inscripción.

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