Det är ett utmanande problem att upptäcka outlier i blandat fördelningsutrymme, för vilket endast ett fåtal tillvägagångssätt har föreslagits. Sådana befintliga metoder lider emellertid av det faktum att det saknas en automatisk mekanism för att formellt diskriminera mellan avvikelser och inälvor. I själva verket är en gemensam strategi för utlier identifiering att uppskatta en utlier poäng för varje objekt och sedan ge en rankad lista över poäng, förväntar utliers att komma först. Ett stort problem med ett sådant tillvägagångssätt är var man skall sluta läsa den rangordnade listan? Hur många punkter bör väljas som avvikande? Andra metoder, i stället för outlier ranking, genomföra olika strategier som är beroende av användardefinierade tröskelvärden för att diskriminera utliers från inliers. Ad hoc-gränsvärden används ofta. Med ett sådant principlöst tillvägagångssätt är det omöjligt att vara objektiv eller konsekvent. För att lindra dessa problem föreslår vi en principiell strategi baserad på modellen med bivariat beta-blandning för att identifiera avvikelser i blandade attributdata. Det föreslagna tillvägagångssättet kan automatiskt särskilja avvikande värden från inliers och det kan tillämpas både på attribut av blandad typ och på attributdata av en enda typ (numerisk eller kategorisk) utan någon funktionsomvandling. Vår experimentella studie visar lämpligheten av det föreslagna tillvägagångssättet i jämförelse med vanliga metoder.
I REF,  bivariat beta blandning modell används för att identifiera avvikelser i blandade attribut utrymme.
A practical outlier detection approach for mixed-attribute data
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}