Observações multivariadas que são claramente atípicas em uma única componente podem frequentemente serem detectadas através de técnicas univariadas aplicadas a cada variável. No entanto, para dados multivariados, é necessário avaliar cada variável em relação às demais e alguns pontos podem falhar em manter o padrão da relação entre as variáveis existentes na maioria dos dados. Devido ao fato dos procedimentos clássicos serem seriamente influenciados por valores atípicos, os métodos robustos produzem uma abordagem complementar alternativa, uma vez que são menos sensíveis à presença de valores atípicos. Neste trabalho são apresentados métodos de diagnóstico robuto em análise multivariada e em análise de regressão. O diagnóstico robusto em análise de regressão foi aplicado em conjunto de dados reais e realizou-se a comparação com o correspondente método clássico

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