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[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚 王斌会
文章分析了基于假设检验的时间序列IO、AO型异常点检测法的不稳健性,并在此基础上构建了IO、AO型异常点稳健联合检测法。模拟和实证分析均表明:相比于传统检测法,提出的稳健联合检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好地捕捉到我国金融市场的异常特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚
文章借鉴Charles(2005)提出的GARCH模型异常值检测法，提出一种GARCH模型AO型与IO型异常值稳健检测法，模拟不同污染率、不同样本量下的GARCH序列。实证检验结果显示，稳健检测法对异常值检测的正确率显著高于传统检测法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪志红 王志坚 王斌会
时间序列异常值检测是时间序列分析研究中的重要内容，然而，在实际检测中往往存在“遮蔽效应”问题。文章分析了已有研究提出的时间序列TC型异常值检测法的不稳健性，并从两个方面进行改进：第一，建立基于Huber权函数的稳健ARMA模型，得到无干扰AR系数与MA系数；第二，用绝对离差中位数作为残差稳健估计量。通过以上改进得到了TC型异常值稳健检测统计量，并通过模拟对比小样本、中样本、大样本，轻污染、中污染、重污染情形下传统检测法与稳健检测法的检测效力，结果发现：在小样本、轻污染率下，两种检测法相差不大，但随着样本量、污染率的增加，稳健检测法显著优于传统检测法。最后，稳健检测法的优良性在金融市场异常现象检测中得到进一步说明。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚 王斌会
文章分析了基于假设检验的时间序列IO型异常值检测方法的不稳健性,提出了一种改进的方法,并利用R语言对异常值的个数分四种情况进行模拟研究,模拟结果表明:改进后的检测法检测能力显著提高。
关键词：
时间序列 异常值检测 IO R语言
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陶志富 冯浩洋 陈华友
针对区间值时间序列的异常点检测问题，从区间数据的区间中心和区间半径出发，基于ARIMA的点值时间序列IO型异常点检测原理，构造一类区间值时间序列IO型异常区间的检测方法。其中，对区间值时间序列IO型异常区间的概念和类型进行了具体的界定，给出了区间值时间序列IO型异常区间的检测步骤。最后，针对上证指数2016年1月4日到2018年12月28日每日最高价和最低价构成区间值时间序列且其每日收盘价构成点值时间序列，用所提方法进行IO型异常区间的检测，通过和传统点值异常检测结果的对比分析表明，所提方法能够更有效地识别出金融时间序列中存在的异常状况。
[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] 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] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈兴蜀 陈佳昕 赵丹丹 金鑫
为检测虚拟机内部的IO异常行为,及时发现已知和未知的虚拟机逃逸攻击,基于硬件辅助虚拟化技术,该文提出了一种基于虚拟机IO序列的异常检测方法,包括:提出了一种异步采集技术高效采集虚拟机IO序列;建立了虚拟机IO序列与虚拟机内部进程的映射关联关系,以细粒度描述虚拟机自身IO行为;提出了一种基于双层Hash表的虚拟机IO短序列生成算法,并采用Markov链模型检测异常虚拟机IO序列.在KVM(KernelGbased virtual machine)虚拟化环境下设计并实现原型系统VMDec(virtual ma
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈一非,王斌会
计量经济学中,数据异常的问题一直是人们研究的重点,因为少量的异常值就会对模型拟合产生很大的影响。本文着重讨论了异常值对线性回归模型造成的影响及其检测方法,并通过自由软件R进行了三类异常值的模拟和检测。
关键词：
线性回归 异常值 自由软件R
[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
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄星寿 赵培信
文章结合经验似然统计推断技术,对带有均值漂移的高维线性模型,给出了一个基于经验似然的模型异常值检测方法,该方法允许模型参数的维数随样本量的增加而趋于无穷,数据模拟表明所提出的异常值检测方法是行之有效的。
关键词：
高维线性模型 异常值检测 经验似然
[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
安爱琴 逄明华 聂永芳 宁欣
利用CCD摄像机获取气吹式精密排种器排种轴视觉检测样本,通过图像处理获得转速序列,在分析转速序列特点的基础上,采用时序分析方法研究排种轴转速。利用转速序列数据计算各种转速下的自协方差函数、自相关函数和偏自相关函数,选用AR模型进行转速序列的分析。将实测数据代入AR模型求得模型参数,应用模型进行转速序列数据拟合(以45 r/min为例),获得模型拟合值、残差序列。残差序列和模型拟合优度分析结果表明,模型预测的残差最大值为19.920 6,并且有83.83%的残差在允许值±6.912 312 r/min范围内;模型拟合度为74.631 2%,标准方差为0.050 136,模型系数t检验结果为16....
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王志坚
对于呈现自相关和波动族聚性并存的受控过程,通常采用残差控制图对其进行监控。但异常点的存在会对自相关或波动族聚性模型的拟合产生重要影响,使得基于该模型的残差并非独立同分布导致常规残差控制图监控失效。为解决这类问题,本文提出稳健残差控制图。即建立稳健的ARMA模型解决自相关问题从而得到无自相关的残差序列,用稳健的GARCH模型来构建控制图的上下限。模拟和实证研究表明,本文提出的稳健残差控制图具有很好的抗异常点能力并能更好的对金融时间序列的异常现象进行监控。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王志坚
对于呈现自相关和波动族聚性并存的受控过程,通常采用残差控制图对其进行监控。但异常点的存在会对自相关或波动族聚性模型的拟合产生重要影响,使得基于该模型的残差并非独立同分布导致常规残差控制图监控失效。为解决这类问题,本文提出稳健残差控制图。即建立稳健的ARMA模型解决自相关问题从而得到无自相关的残差序列,用稳健的GARCH模型来构建控制图的上下限。模拟和实证研究表明,本文提出的稳健残差控制图具有很好的抗异常点能力并能更好的对金融时间序列的异常现象进行监控。
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