تابع ژرفا  با در نظر گرفتن ویژگی‌های هندسی مجموعه داده‌های چندمتغیره و رتبه‌بندی مشاهدات  ابزار مناسبی را در آمار ناپارامتری چندمتغیره فراهم آورده است. به عبارت دیگر، این تابع منجر به مرتب‌سازی از مرکز به بیرون نقاط چندمتغیره می‌شود. از آن‌جا که دورافتادگی نقاط به طور اجتناب‌ناپذیری وابسته به ترتیب داده‌ها است، این مرتب‌سازی می‌تواند راهی برای شناسایی نقاط دورافتاده فراهم کند. در این مقاله، بر اساس مفهوم تابع ژرفا، یک روش ناوردای آفین برای شناسائی نقاط دورافتاده چندمتغیره بیان می‌شود. ویژگی مطلوب ناوردای آفین  تضمین می‌کند که نقطه دورافتاده تحت هرگونه تبدیل از محورهای مختصات کماکان به‌عنوان دورافتاده شناسایی شود. پیاده‌سازی این روش نسبت به بیشتر روش‌های چندمتغیره که دارای پیچیدگی محاسباتی هستند، ساده‌تر است. بر اساس مطالعات شبیه‌سازی عملکرد روش پیشنهادی بر اساس توابع ژرفای مختلف مورد بررسی قرار گرفته است. سرانجام، روش بیان شده برای داده‌های مسکن شهرهای منتخب ایران در سال 1397، بکار برده می‌شود. 

این مقاله به بیان یک رویکرد ناپارامتری بر اساس تابع ژرفا برای رده‌بندی داده‌های چند‌متغیره به چندین رده می‌پردازد. پیاده‌سازی این روش برخلاف اغلب روش‌های ناپارامتری دارای پیچیدگی محاسباتی نیست و در صورت برقراری فرض تقارن بیضوی مشاهدات، با قاعده  بهینه بیزی معادل است. ارزیابی عملکرد این رده‌بندی‌‌ساز بر اساس توابع ژرفای مختلف، بر اساس مطالعات شبیه‌سازی و تحلیل داده‌های واقعی انجام می‌شود.