EN
The identification of outliers is often thought of as a means to eliminate observations from a data set to avoid disturbance in further analyses. But outliers may as well be the interesting observations in themselves, because they can give us hints about certain structures in the data or about special events during the sampling period. Therefore, appropriate methods for the detection of outliers are needed. Literature is abundant with procedures for detection and testing of single outliers in sample data. The difficulty of detection increases with the number of outliers and the dimension of the data because the outliers can be extreme in any growing number of directions. An overview of multivariate outlier detection methods that are provided in this study because of its growing importance in a wide variety of practical situations. We focus on methods that can be visually presented.
PL
Proces identyfikacji obserwacji odstających jest często rozważany jako wstęp do eliminacji obserwacji nietypowych ze zbiorów danych w celu uniknięcia jakichkolwiek problemów w dalszej analizie danych. Tymczasem obserwacje nietypowe dostarczają niejednokrotnie istotnych informacji o strukturze danych lub wyjątkowych zdarzeniach podczas badanego okresu. Dlatego potrzebne są właściwe metody identyfikacji tychże obserwacji. Literatura jest bogata w metody wykrywania obserwacji nietypowych w jednowymiarowych przypadkach. W wielowymiarowej przestrzeni proces ten znacznie się komplikuje. W artykule prezentujemy wybrane metody wizualizacyjne wykrywania wielowymiarowych obserwacji nietypowych.