标题：
RobCoP：用于稳健CoPlot分析的Matlab包
作者：
亚塞米·卡汉·阿蒂尔根,埃尔丁·莱文特·阿蒂尔根
关键词：稳健,协同绘图,多维缩放,多元分析,MATLAB语言
日志名称：打开统计杂志,第7卷第1期, 二月13,2017
摘要：图形表示方法Robust CoPlot是经典CoPlots方法的稳健变体。CoPlot是多维标度（MDS）的一种改进，是一种用于多变量数据的可视化检查和丰富解释的实用工具。CoPlot使多维数据集能够在两个维度中呈现，其方式是同时分析变量和观测值之间的关系。在文献中，它还被用作聚类分析、数据包络分析（DEA）和异常值检测方法的补充工具。然而，这种方法对异常值非常敏感。当多维数据集包含异常值时，这可能会导致不良后果，例如变量的不准确表示。其动机是生成不受异常值过度影响的稳健CoPlot。在本研究中，我们提出了一个新的MATLAB包RobCoP，用于生成多维数据集的稳健图形表示。本研究通过提供软件包RobCoP的描述，为研究鲁棒CoPlot方法的实现的研究人员提供了有用的目的；它还提供了一些关于鲁棒CoPlot分析本身的有限信息。这里提供的包具有足够的灵活性，允许用户选择MDS类型和向量相关方法来生成经典或稳健CoPlot结果。