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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      多重 異常値와 지렛대점에 對한 回歸診斷 = Regression Diagnostics For Multiple Outliers and Leverage Points

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      In this paper, we study diagnostics that are able to cope with many outliers at the same time without suffering from masking effect and swamping effect. we propose method to simultaneously specify five types of outliers. Numerical example is given to compare the proposed measures and several classical measures.
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      In this paper, we study diagnostics that are able to cope with many outliers at the same time without suffering from masking effect and swamping effect. we propose method to simultaneously specify five types of outliers. Numerical example is given to ...

      In this paper, we study diagnostics that are able to cope with many outliers at the same time without suffering from masking effect and swamping effect. we propose method to simultaneously specify five types of outliers. Numerical example is given to compare the proposed measures and several classical measures.

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