Donnée aberrante (French Wikipedia)

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books.google.com

  • (en) G. S. Maddala, Introduction to Econometrics, New York, MacMillan, , 2e éd., 631 p. (ISBN 0-02-374545-2, lire en ligne), « Outliers », p. 88–96 [p. 89]

    « An outlier is an observation that is far removed from the rest of the observations. »

  • (en) Da Ruan, Guoqing Chen, Etienne Kerre et Geert Wets, Intelligent Data Mining : Techniques and Applications, Springer, coll. « Studies in Computational Intelligence Vol. 5 », , 518 p. (ISBN 978-3-540-26256-5, lire en ligne), p. 318
  • (en) Edward L. Wike, Data Analysis : A Statistical Primer for Psychology Students, , 256 p. (ISBN 978-0-202-36535-0, lire en ligne), p. 24–25

doi.org

dx.doi.org

  • (en) F. E. Grubbs, « Procedures for detecting outlying observations in samples », Technometrics, vol. 11, no 1,‎ , p. 1–21 (DOI 10.1080/00401706.1969.10490657) :

    « An outlying observation, or "outlier," is one that appears to deviate markedly from other members of the sample in which it occurs. »

  • (en) K.K.L.B. Adikaram, M.A. Hussein, M. Effenberger et T. Becker, « Outlier Detection Method in Linear Regression Based on Sum of Arithmetic Progression », The Scientific World Journal,‎ (DOI 10.1155/2014/821623)
  • (en) Benjamin Peirce, « On Peirce's criterion », Proceedings of the American Academy of Arts and Sciences, vol. 13,‎ mai 1877–mai 1878, p. 348–351 (DOI 10.2307/25138498, JSTOR 25138498)
  • (en) E. M. Knorr, R. T. Ng et V. Tucakov, « Distance-based outliers: Algorithms and applications », The VLDB Journal the International Journal on Very Large Data Bases, vol. 8, nos 3–4,‎ , p. 237 (DOI 10.1007/s007780050006)
  • (en) S. Ramaswamy, R. Rastogi et K. Shim « Efficient algorithms for mining outliers from large data sets » () (DOI 10.1145/342009.335437)
    Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data - SIGMOD '00
  • (en) M. M. Breunig, H.-P. Kriegel, R. T. Ng et J. Sander « LOF: Identifying Density-based Local Outliers » () (DOI 10.1145/335191.335388, lire en ligne)
    « (ibid.) », Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,‎ , p. 93-104
  • (en) E. Schubert, A. Zimek et H. -P. Kriegel, « Local outlier detection reconsidered: A generalized view on locality with applications to spatial, video, and network outlier detection », Data Mining and Knowledge Discovery,‎ (DOI 10.1007/s10618-012-0300-z)
  • (en) W. J. Dixon, « Simplified estimation from censored normal samples », The Annals of Mathematical Statistics, vol. 31, no 2,‎ , p. 385–391 (DOI 10.1214/aoms/1177705900, lire en ligne)
  • (en) C. M. Bishop, « Novelty detection and Neural Network validation », Proceedings of the IEE Conference on Vision, Image and Signal Processing, vol. 141, no 4,‎ , p. 217–222 (DOI 10.1049/ip-vis:19941330)

ensta-bretagne.fr

  • (en) L. Jaulin, « Probabilistic set-membership approach for robust regression », Journal of Statistical Theory and Practice,‎ (lire en ligne)

harvard.edu

articles.adsabs.harvard.edu

jstor.org

lmu.de

dbs.ifi.lmu.de

  • (en) M. M. Breunig, H.-P. Kriegel, R. T. Ng et J. Sander « LOF: Identifying Density-based Local Outliers » () (DOI 10.1145/335191.335388, lire en ligne)
    « (ibid.) », Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,‎ , p. 93-104

noaa.gov

docs.lib.noaa.gov

  • (en) Charles Sanders Peirce, « Appendix No. 21. On the Theory of Errors of Observation », Report of the Superintendent of the United States Coast Survey Showing the Progress of the Survey During the Year 1870,‎ , p. 200–224. NOAA PDF Eprint (goes to Report p. 200, PDF's p. 215).

ox.ac.uk

stats.ox.ac.uk

projecteuclid.org

  • (en) W. J. Dixon, « Simplified estimation from censored normal samples », The Annals of Mathematical Statistics, vol. 31, no 2,‎ , p. 385–391 (DOI 10.1214/aoms/1177705900, lire en ligne)

psu.edu

mne.psu.edu

  • (en) John M. Cimbala, « Outliers », sur mne.psu.edu, .

springer.com

link.springer.com

wolfram.com

mathworld.wolfram.com