均匀分布异常数据检验:新统计量与Dixon法功效对比
需积分: 10 24 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 231KB PDF 举报
"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。
2022-09-24 上传
2021-04-28 上传
2021-05-19 上传
2013-09-13 上传
2013-05-31 上传
2024-11-06 上传
2024-11-06 上传
2024-11-07 上传
weixin_38514322
- 粉丝: 5
- 资源: 890
最新资源
- Android圆角进度条控件的设计与应用
- mui框架实现带侧边栏的响应式布局
- Android仿知乎横线直线进度条实现教程
- SSM选课系统实现:Spring+SpringMVC+MyBatis源码剖析
- 使用JavaScript开发的流星待办事项应用
- Google Code Jam 2015竞赛回顾与Java编程实践
- Angular 2与NW.js集成:通过Webpack和Gulp构建环境详解
- OneDayTripPlanner:数字化城市旅游活动规划助手
- TinySTM 轻量级原子操作库的详细介绍与安装指南
- 模拟PHP序列化:JavaScript实现序列化与反序列化技术
- ***进销存系统全面功能介绍与开发指南
- 掌握Clojure命名空间的正确重新加载技巧
- 免费获取VMD模态分解Matlab源代码与案例数据
- BuglyEasyToUnity最新更新优化:简化Unity开发者接入流程
- Android学生俱乐部项目任务2解析与实践
- 掌握Elixir语言构建高效分布式网络爬虫