MENDETEKSI PENCILAN (OUTLIER) DALAM ANALISIS KOMPONEN UTAMA ROBUST DENGAN METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (Studi Kasus pada Data Weather-Related Geo-Hazard Assessment Model for Railway Embankment Stability)
Bibliographic record
Abstract
Analisis komponen utama (AKU) mempunyai kelebihan dalam pereduksian dimensi data menjadi lebih kecil. AKU dengan penaksir Maximum Likelihood Estimator (MLE) sangat sensitif terhadap pencilan khususnya jenis pencilan leverage. Penaksir yang diperoleh mempunyai sifat penaksir bias dan tak konsisten pada data yang memuat pencilan. Dengan demikian, diperlukan suatu metode yang dapat menghasilkan penaksir yang tidak terlalu dipengaruhi oleh pencilan, metode ini disebut metode robust. Salah satu metode robust yang dapat digunakan adalah Minimum Covariance Determinant (MCD). MCD adalah suatu metode untuk menaksir rata-rata dan variansi-kovariansi data dengan menggunakan sebagian data yang menghasilkan determinan matriks variansi-kovariansi terkecil. Metode MCD mempunyai sifat ke-robust-an yang baik. Untuk mengetahui metode MCD, diterapkan pada studi kasus yang berasal dari data sekunder, data ini terkait dengan uji kelayakan tanggul jalan kereta api di Canada pada tahun 2005. Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan menggunakan software MATLAB 7.0 dihasilkan jenis-jenis pencilan leverage yaitu good leverage dan bad leverage dalam data tersebut, bad leverage diperkirakan sebagai pengamatan yang berpengaruh dalam proses konstruksi struktur tanggul kereta api. Dengan menggunakan metode MCD, banyak pengamatan yang berpengaruh dalam proses konstruksi struktur tanggul kereta api dibandingkan dengan metode MLE.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".