Efeito de Diferentes Estruturas de Correlação nos Ângulos Formados entre Componentes Principais e Interpretáveis em Amostras com Presença de Pontos Discrepantes

Análise de Componentes Principais (ACP) tem como objetivo descrever a estrutura de covariâncias de um vetor aleatório utilizando combinações lineares das variáveis originais. Em algumas situações, os coeficientes dos Componentes Principais (CP) podem não ser facilmente interpretados devido ao número de variáveis ou presença de pontos discrepantes. Assim foram introduzidos os Componentes Interpretáveis (CI), os quais são avaliados através do ângulo formado entre os mesmos e os Componentes Principais. O presente trabalho tem como objetivo avaliar os efeitos de diferentes estruturas de correlação via Simulação de Monte Carlo e estatística circular na distribuição dos ângulos formados entre os componentes em amostras com e sem contaminação. Foi verificado que as estruturas de correlação atuam de forma diferente nos ângulos, sendo a estrutura de Simetria Composta a que apresenta menores médias angulares para os primeiros componentes em situações de maior coeficiente de correlação. Foi verificado também que a contaminação da amostra não atua diretamente na magnitude dos valores esperados dos ângulos

Review on circular-linear regression models

Classical linear statistics method is no longer appropriate when handling circular data since the data is influenced by direction or angle. Considering the possibility of circular data appeared as dependent variable, it has resulted in the remodeling of classic linear regression model into circular-linear regression model over the past few decades. It is important to acknowledge these circular data characteristics as it can affect the descriptive and inference of statistical analysis. With the growing body of literature regarding this issue, this paper will review on circular-linear regression model by highlighting and exploring their benefits and limitations

Outlier detection in a circular regression model using COVRATIO statistic

In this article, we model the relationship between two circular variables using the circular regression models, to be called JS circular regression model, which was proposed by Jammalamadaka and Sarma (1993). The model has many interesting properties and is sensitive enough to detect the occurrence of outliers. We focus our attention on the problem of identifying outliers in this model. In particular, we extend the use of the COVRATIO statistic, which has been successfully used in the linear case for the same purpose, to the JS circular regression model via a row deletion approach. Through simulation studies, the cut-off points for the new procedure are obtained and its power of performance is investigated. It is found that the performance improves when the resulting residuals have small variance and when the sample size gets larger. An example of the application of the procedure is presented using a real dataset