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[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]
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] 统计与决策
[作者]
金立斌 戴晓文 石磊
文章研究了混合空间自回归模型的单个异常值的检验问题。分别在均值滑动模型和方差加权模型下导出了得分统计量的具体形式及检验过程。应用于一阶空间自回归模型中,给出了的异常值得分检验统计量的具体形式及近似分布。最后利用哥伦布市社区犯罪数据证实了方法的有效性。
[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]
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]
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]
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] 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] 数理统计与管理
[作者]
张敏 石磊
基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的这一新视角下,文章利用方差加权异常值模型(variance-weight outlier model,VWOM)研究了随机效应Meta回归模型的多个异常值识别及其修正问题。首先,推导出Meta回归VWOM分别使用ML和REML估计方法的Score (SC)检验统计量,并考虑Meta回归VWOM的三种扰动方式,包括全局方差扰动,个体方差扰动和随机误差扰动,证明了三种方差扰动的SC检验统计量是等价的。其次,基于异常值对异质性参数和回归系数估计同时影响的考虑,提出了随机效应Meta回归方差加权异常值修正模型(variance-weight outlier modified model,VWOMM),并给出了VWOMM参数的ML和REML估计迭代算法并进行数值求解。此外,通过随机模拟分析验证了SC检验统计量的尺度和功效。最后,利用两个不同类型效应量异常值识别及其处理的实例分析结果,表明了Meta回归VWOM的SC检验统计量识别效果较为显著,VWOMM能有效改善模型拟合程度,为识别和处理复杂数据的异常值提供了一种新的思路和方法。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张振民
在一元线性回归分析中,对回归效果进行检验,不仅可以用F-检验法,也可以用相关系数检验法。在多元线性回归分析中也是如此。但是,复相关系数R的临界值表与一元中相关系数r的临界值表在构成时是不一样的。然而,文献[2]却肓目地用一元相关系数的临界值表去解决多元复相关系数的临界值,产生了不应有的错误。本文就此提出看法,以便纠正这个错误。
[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]
张峰 宋晓娜 薛惠锋 王海宁
可靠完整的水资源消耗历史时序数据是对其进行准确预测的基本前提。文章在参考现有数据异常值检测与缺失值处理方法的基础上,选取偏最小二乘法提取水资源消耗及社会经济相关指标数据主成分,并绘制其累计贡献度的Q2椭圆图辨识其存在的异常值,利用最小残差回归法对含有实际突变的时序数据进行预测分析,再构建基于粒子群优化的最小二乘支持向量机模型对其缺失数据进行填补。结果表明,通过偏最小二乘测算出主成分累计贡献度及绘制Q2椭圆图方法可借助异常值对整体数据的拉伸效应实现对异常点的检测;基于最小残差回归法对含有水资源消耗突变数据序列的预测要比传统最小二乘回归具有更高的精度;而运用粒子群优化的最小二乘支持向量机可进一步提升数据拟合效果,实现对水资源消耗缺失数据的合理填补。
[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] 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
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