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[期刊] 南开管理评论
[作者]
平婧 张慧琴 孙昌璞
鉴于关系绩效在事业单位绩效管理中的特殊作用,本文研究了基于异常值分析、统筹任务与关系绩效的二维度战略性绩效管理模型,由此提出了从绩效评估到绩效分配的一体化方案,应用在管理工作实践中,并取得了预期结果。这个全视角的绩效管理方案主要由三个部分组成:1.全部员工根据工作层级关系相互加权评分,主管领导基于评分偏差异常值分析,通过定量调节得到体现权责利平衡的客观公平评分。2.建立绩效总量约束下客观评分和岗位权重双输入的绩效报酬分配模型,实现满足绩效报酬目标的战略性管理。3.在绩效反馈环节,全视角战略性绩效管理模型充分体现管理的战略性:通过异常值偏差的关联性,了解员工间工作关系,并据此对今后岗位及其权重进行调整,通过绩效反馈实现战略性的目标管理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘薇 常振海
在样本中混入单侧异常值和双侧异常值两种情形下,文章讨论了非参数bootstrap估计的估计效果。结果表明:相同的异常值比例下,双侧异常值情形下的点估计表现比单侧的好,分布形态比单侧情形的更接近于正态分布,区间估计能覆盖真值的比例更高,不过区间长度比单侧情形的要长;不同的异常值比例下,比例越高,区间长度越长,分布形态更接近于正态分布,单侧情形的点估计距离真值愈远,但双侧情形的点估计距离真值起伏不定。
[期刊] 情报科学
[作者]
陶盈春 张红丽 徐健
【目的/意义】在大数据分析过程中,异常值探测是非常重要的一类分析方法。大数据分析中的异常值探测是从海量、不完整的、有噪声的、随机的海量数据中发现与其它数据显著不同的或潜在有价值的信息和知识的过程。对异常值探测方法及其应用进行系统梳理,以期为相关研究提供有益借鉴。【方法/过程】首先针对当前大数据分析相关研究中常用的异常值探测方法进行分类梳理,并通过原理图来解释各种异常值探测方法的基本思想和原理,然后结合相关算法给出大数据分析时异常值探测方法的实际应用,最后将各种异常值探测方法的特征进行对比分析。【结果/结论
关键词：
异常值探测 大数据分析 数据挖掘
[期刊] 经济管理
[作者]
高军
旅游数据中的异常值不能准确反映旅游的正常水平或状态。从事旅游本底趋势分析时,应当有效识别异常值,并进行修正或剔除处理。本文首次提出旅游统计数据异常值识别方法———趋势线置信区间判别法(TCIM)和邻值差异判别法(ADM)。然后依据北京1978~2012年入境旅游人数年度统计数据,在异常值剔除的基础上,分析了北京入境旅游人数35年来的长期趋势、周期性波动及其随机波动状况,并对重大事件的影响年份及其具体影响进行了评估。以期为旅游统计数据异常值的有效识别提供简捷可行的方法,深化认识改革开放35年来北京入境旅游的发展过程,准确认识重大事件对北京入境旅游人数的影响。
关键词：
历时动态 异常值 入境旅游 北京
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
聂巧平 冯蕾
Perron检验是一种考虑结构突变的单位根检验方法,检验统计量的分布依赖于数据生成过程中所包含的确定性趋势和所选取的检验回归式;而在实证分析中真实的数据生成过程是未知的,这使得单位根检验缺乏必要依据,因而探寻科学有效的单位根检验程序是受到广泛关注的问题。基于此,本文在"IO模型"分析框架下,依据Perron检验提出了一套考虑结构突变的单位根检验程序,并通过蒙特卡洛模拟分析了该程序在有限样本情形下的表现。本研究完善了带有结构突变的单位根检验理论,为实证分析提供了有益的建议和参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡立华
层次分析法在决策领域广泛应用,其正确性依赖判断矩阵。文章介绍了当判断矩阵不满足一致性检验时,利用其完全一致性的特点去寻找异常值,以及利用极大似然估计的方法去修正异常值,使其满足一致性检验,并举例说明。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
虚拟变量的作用不仅局限于量化品质型数据,在不同的设置环境中有着不同的重要应用。文章简述了虚拟变量模型在结构变化分析、分段回归、交互影响等方面的基本应用,并进一步讨论了虚拟变量模型在方差分析及异常值检验中的使用方法和该方法的显著功效,通过比较分析得出了"利用虚拟变量模型进行方差分析和异常值检验更优"的结论。
关键词：
虚拟变量模型 方差分析 异常值检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
雍龙泉 贾伟
对给定的数据，文章分别建立了以残差的平方和及绝对值和为目标的线性最小二乘与最小一乘模型，采用正弦余弦算法计算模型参数；然后应用于无异常值的模型和包含异常值的模型，计算结果发现异常值对最小二乘有着较大的影响，而对最小一乘的影响较小；表明最小一乘具有较好的稳健性。
关键词：
最小二乘 最小一乘 正弦余弦算法 异常值
[期刊] 统计与决策
[作者]
王新军 朱永忠 李佳蓓
在高维数据回归问题中,由于数据中往往存在异常值,特别地在一些领域内会出现数据波动异常激烈甚至呈现出厚尾的特性,所以对于这类问题,传统的最小二乘估计很难处理。文章对上述的问题,改进现有的Bayesian Lasso方法,在Bayesian Lasso的Gibbs抽样过程中引入两组潜变量,来模拟模型的随机误差,通过Gibbs抽样以及边缘极大似然法得出参数及潜变量有效的后验分布,提出了一种稳健有效的处理异常值的方法。通过数据仿真以及实例分析,与现有的方法进行比较,结果表明此方法能很好地处理数据中出现异常值以及呈
[期刊] 统计与决策
[作者]
王斌会,陈一非
多元数据由于其复杂性而使其中的异常值检测问题成为一个研究难点。传统的多元统计方法由于受异常值影响使结果产生不稳定性。本文提出一种基于稳健马氏距离的异常值检测方法,并与其它一般的传统办法进行比较说明其优良性。
关键词：
异常值 杠杆值 稳健杠杆值 稳健马氏距离
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法，往往是先对模型中的参数进行估计，再检测异常值，但是异常值的存在会影响参数估计值，从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型，引入异常值识别变量，提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时，对漂移项施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测；在进行高维数据异常值检测时，对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型，采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法，消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
闫春 张静 苏瑞
在存在异常值的情况下,非寿险公司应用传统案均赔款法估计准备金常出现估计精度不高的问题。在分析传统案均赔款法中进展因子和结案率估计方法的缺陷之后,引入数学规划法对估计方法进行改进,建立进展因子和结案率的二次规划和目标规划模型,并引入权重因子弱化异常数据对进展因子和结案率估计结果的影响,运用一组流量三角形数据进行实证分析,结果表明:数学规划法可以有效估计进展因子和结案率,弱化异常数据对准备金估计结果的影响。
关键词：
案均赔款法 异常数据 数学规划法
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
金百锁 李炽坤
高维数据如气象数据中不可避免地存在异常值,应用最广泛的最小二乘法在识别异常值上不具有稳健性和灵敏度.稳健估计方法可使求出的估计量不受异常数据的强烈影响,从而能更好地识别异常点.这里给出了基于稳健S估计的主成分分析模型,其中加入Tukey的双权型函数约束条件.该模型无须对数据分布函数的具体形式做假设,算法的收敛速度较快.之后再结合B样条函数对数据作平滑处理,以平均残差平方和为检验统计量,使用同样具有稳健性的调优箱型图作为判别异常值的界限.实证分析采用了我国长江流域5个城市60多年共约58 000条气象数据,分别运用PCA方法和基于稳健S估计的异常值判别方法对该数据集进行了对比分析.可以明显地看出,相比传统方法,基于稳健S估计的异常值判别方法更突出地给出关于异常值的信息,能更好地识别异常值.
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
闫春 张静 苏瑞
在存在异常值的情况下,非寿险公司应用传统案均赔款法估计准备金常出现估计精度不高的问题。在分析传统案均赔款法中进展因子和结案率估计方法的缺陷之后,引入数学规划法对估计方法进行改进,建立进展因子和结案率的二次规划和目标规划模型,并引入权重因子弱化异常数据对进展因子和结案率估计结果的影响,运用一组流量三角形数据进行实证分析,结果表明:数学规划法可以有效估计进展因子和结案率,弱化异常数据对准备金估计结果的影响。
关键词：
案均赔款法 异常数据 数学规划法
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚 罗舒琪 王斌会
Cook距离公式常用于回归模型的异常值诊断，但由于公式中的样本方差■对异常值敏感，导致公式缺乏稳健性，使得诊断效果不理想。基于以上问题，文章选取绝对离差中位数作为样本标准差的稳健估计量，得到了样本方差■的稳健估计量，进而构造出稳健Cook距离公式；借鉴传统Cook距离的回归模型异常值诊断理论，将稳健Cook距离公式应用于时间序列异常值诊断，拓展了传统Cook距离公式的异常值诊断领域。通过选取模拟样本量分别为50、100、200，污染率分别为0、1%、5%、10%的ARMA(1,1)序列及金融时间序列进行实例分析，结果发现：（1）在无污染时，稳健Cook距离法与常规Cook距离法的诊断正确率均为100%，两者没有出现“误诊”现象；（2）在样本量、污染率同时增大时，常规Cook距离诊断正确率急剧下降，当污染率达到5%及以上时，已基本无诊断力，而稳健Cook距离法依然能保持较高的诊断力。稳健Cook距离法不仅能应用于时间序列异常值诊断，也能应用于回归分析的异常值诊断。
关键词：
时间序列 异常值 稳健Cook距离
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