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Influence functions and outlier detection under the common principal components model: A robust approach

G. Boente刊期 2002-12-01 · 卷 89（4）Biometrika已编入正刊

共同主成分模型中的影响函数与离群点检测：稳健方法AI 解读

The common principal components model for several groups of multivariate observations assumes equal principal axes but different variances along these axes among the groups. Influence functions for plug‐in and projection‐pursuit estimates under a common principal component model are obtained. Asymptotic variances are derived from them. Outlier detection is possible using partial influence functions.

因子模型半参数与非参数
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