Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Method comparison studies are performed in order to prove equivalence between two measurement methods or instruments. The identification of outliers is an important part of data analysis as outliers can indicate serious errors in the measurement process. Common outlier tests proposed in the literature require a homogeneous sample distribution and homoscedastic random error variances. However, datasets in method comparison studies usually do not meet these assumptions. To overcome this problem, different data transformation methods are proposed in the literature. However, they will only be applicable if the random errors can be described by simple additive or multiplicative models. In this work, a new outlier test based on robust linear regression is proposed which provides a general solution to the above problem. The LORELIA (LOcal RELIAbility) residual test is based on a local, robust residual variance estimator, given as a weighted sum of the observed residuals. Outlier limits are estimated from the actual data situation without making assumptions on the underlying error variance model. The performance of the new test is demonstrated in examples and simulations.