均匀分布异常数据检验：新统计量与Dixon法功效对比

"均匀分布下的异常数据检验 (2013年)，作者：张慧娟，宋向东，王永茂，发表于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》第32卷第2期，2013年2月" 在均匀分布中，异常数据的检测是一个关键问题，特别是在质量控制、数据分析等领域。该研究由张慧娟、宋向东和王永茂三位学者在2013年提出，他们针对样本数据服从均匀分布的情况，设计了一种新的检验统计量，用于识别和处理异常数据。这种方法基于假设检验的理论，利用顺序统计量的概念，构建了一个在功效上表现更优的检验方法。 顺序统计量是统计学中一种重要的工具，它将样本数据按大小排序后形成的统计量，具有特殊的分布特性。在均匀分布下，研究者通过深入分析这些特性和性质，推导出了新检验统计量的精确概率分布。这一发现使得在特定概率水平下判断数据是否异常成为可能。 为了方便实际应用，研究者借助Matlab的数值计算功能，计算出了检验统计量的临界值，并编制成表格。临界值是确定数据是否异常的阈值，当检验统计量超过这个值时，可以认为存在异常数据。这种数值计算方法使得检验过程更加直观且易于操作。 此外，研究中还对比了新提出的检验统计量与经典的Dixon型统计量的功效。功效函数是衡量检验能力的一个重要指标，它表示在真实存在异常数据的情况下，能够正确识别异常数据的概率。结果显示，新检验统计量在检测均匀分布中的异常数据时，其功效优于Dixon型统计量，这意味着新方法在识别异常数据方面更具优势。 关键词涉及异常数据的检测、均匀分布、检验统计量、顺序统计量、密度函数、临界值以及功效函数，这些都是该研究的核心概念。中图分类号0212.1和文献标志码A分别代表了这篇论文所属的学科分类和其学术性质。 这项研究提供了在均匀分布背景下更有效的异常数据检验手段，对于数据质量和统计分析领域具有重要的实践意义。通过构建和优化检验统计量，以及提供计算临界值的方法，使得异常数据的识别更为准确，从而有助于提升数据分析的精度和效率。