| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
The Modified Boxplot for Outlier Detection |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
18 พฤศจิกายน 2561 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
INTERNATIONAL CONFERENCE ON APPLIED STATISTICS (ICAS) 2018 |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี ร่วมกับ สมาคมสถิติแห่งประเทศไทย |
| สถานที่จัดประชุม |
Centra by Centara, Government Complex Hotel & Convention Centre Chaeng Watthana Bangkok |
| จังหวัด/รัฐ |
กรุงเทพมหานคร |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
24 ตุลาคม 2561 |
| ถึง |
26 ตุลาคม 2561 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
- |
| Issue (เล่มที่) |
- |
| หน้าที่พิมพ์ |
121-125 |
| Editors/edition/publisher |
|
| บทคัดย่อ |
The aim of this study is to propose a new modified boxplot for outlier detection based on symmetry and skewed data which is called the MK boxplot.
This MK boxplot is modified from Kimber’s boxplot by using the ratio of lower split interquartile range and upper split interquartile range into the
fences of the boxplot. The performance of the boxplot is evaluated by the mean percentage of detected outliers in three cases of simulated data
(truncated, uncontaminated and contaminated data) and real data. Furthermore, the existing boxplots for outlier detection are used to make a
comparison with the MK boxplot as well. The results from simulated data show that the MK boxplot performs well for symmetric and skewed data
when sample size is greater than 30. However, the MK boxplot has better performance than the others for skewed data. Moreover, when the MK
boxplot is applied to the real data, it efficiently detects outliers as the shape of real data. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English