IDENTIFYING OUTLYING GROWTH PROFILES IN THE GROWTH OF CONIFERS

Resumen

ABSTRACT
Our objective in this paper is the detection of atypical growth profiles, which is illustrated in a growth study from 74 families of conifers. Our approach starts by fitting a 2-level linear model where we assign
the measurements made on time in each family to the first level of the model, and assign the families to the second level. In order to identify atypical growth profiles we analyze the (multivariate) residuals in
the second level of the fitted model. Mahalanobis distances to the origin indicate potential atypical growth profiles, however, Hadi´s more sophisticated procedure concludes that there are no outlying residuals, thus avoiding the wrong conclusion that observations with high Mahalanobis distances to the origin are necessarily outliers.

Key words: outliers in multivariate data, second level residuals in 2-level models.

RESUMEN
Nuestro objetivo en este artículo es la detección de perfiles de crecimiento atípicos en 74 familias de coníferas. Nuestro enfoque empieza ajustando un modelo lineal de dos niveles en el cual asignamoslas mediciones hechas en el tiempo en cada familia al primer nivel del modelo y asignamos las familias al segundo nivel. Para identificar los perfiles de crecimiento atípicos, analizamos los residuos (multivariados) en el segundo nivel del modelo ajustado. Las distancias de Mahalanobis al origen indican potenciales perfiles de crecimiento atípicos. Sin embargo, el procedimiento más sofisticado propuesto por Hadi, concluye que no hay residuos atípicos, evitándose así la conclusión errónea de que distancias de Mahalanobis al origen grandes son necesariamente outliers.