ペア引数で指定された追加オプションを使用して、前の構文に示されている引数のいずれかを返します。使用するロバスト推定器や、アトラクターに対して使用する開始方法を指定できます。スクリプトを開くガウス型コピュラを使用して、二変量分布からランダムなデータ点を生成します。つの観測値を外れ値に変更します。使用して、ロバスト共分散行列を計算します。robustcov(u,'Method','olivehawkins');マハラノビス尺度を使用して、標本データの従来型の距離の値を計算します。プロットを作成します。プロットでは、原点を通過する直線にデータ点が集まる傾向があります。この直線から離れた位置にある点は、一般に外れ値であると考えられます。外れ値と見なされたデータ点を示します。分布であるかを評価する方法を示します。多変量正規分布から、ランダムな標本データを生成します。と従来型の共分散推定用のマハラノビス距離を計算します。分布から、ランダムな標本データを生成します。と従来型の共分散推定用のマハラノビス距離を計算します。ランダムな標本データを生成します。これは、多変量正規分布でも楕円輪郭分布でもありません。と従来型の共分散推定用のマハラノビス距離を計算します。プロットを作成します。45°の直線に従っています。45°ではありません。プロットされた点は直線に従っていません。ほとんどの点がプロットの左下にあるので、対数正規分布のパターンを特定することは困難です。プロットを使用して、この隅を拡大し、大きいロバスト距離が存在すると明らかではなくなる特徴量を明らかにします。番目のサブプロットを図に追加して、対数正規分布データに重みを付けた結果を示します。プロットの拡大表示になっていることを示しています。この表示は、プロットにパターンがないことをより明確に示しています。したがって、データが多変量正規分布にも楕円輪郭分布にもなっていないことがわかります。スクリプトを開くガウス型コピュラを使用して、二変量分布からランダムなデータ点を生成します。つの観測値を外れ値に変更します。u(noise,1)*5;散布図を使用して二変量データを可視化します。figurescatter(u(:,1),u(:,2))ほとんどのデータ点がプロットの左側にあります。一部のデータ点は右の離れた位置にあります。これらの点は、共分散行列の計算に影響を与える外れ値である可能性があります。従来型の共分散行列とロバスト共分散行列を比較します。0.1695標本データ内に存在する外れ値が結果に影響を与えるので、従来型の共分散行列とロバスト共分散行列は異なります。外れ値と見なすデータ点を特定してプロットします。プロットの右側にあるデータ点を潜在的な外れ値として識別し、ロバスト共分散行列を計算するときはこの結果に基づいてこれらのデータ点を扱います。標本データ数値の行列ロバスト共分散行列の推定に使用する標本データ。数値の行列を指定します。ロバスト共分散行列を計算するときに、予測子の値が欠損している行を削除します。引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。'olivehawkins'ロバスト推定器。次のいずれかを指定します。数値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。ある副標本が選択されます。