截断数据的统计问题

<正> “截断数据”的英语原词是censored data.censor一词原来是审查、删改(新闻、书刊、电影等)的意思,近十几年来,广泛地出现在统计学中.截断数据的深入研究使得生存分析(survival analysis)走出了生物学的领域,迅速应用于工业技术、农业、医学、经济学以及社会学等,使之成为目前统计学中的“热门”之一.从某种意义讲,有一个统计问题,就可能     

异常数据检验的屏蔽效应

本文对屏蔽效应的一系列定理进行了归纳和证明，针对极值分布或威布尔分布，讨论了文献[1]中提出的六种检验统计量的屏蔽效应，文中仅给出了对Dixon型和F型统计量的结果，说明F型统计量能避免屏蔽效应。     

指数分布场合异常数据的检验

本文讨论了指数分布场合异常数据的检验,当数据中同时含有异常大、异常小的数据时给出了检验方法,导出了检验统计量及其近似分布,用一个例子说明了所给方法。     

一类实验数据的统计处理

本文以动物或医学随访等为研究对象,考虑了一类带删失的实验数据的统计处理问题,利用所掌握的不完全资料,给出了所研究对象在各阶段的存活概率的几种估计及其方差,并讨论了这些估计量的适用范围,作为应用,最后给出了一个具体的实际例子。     

高维数据均值的统计监测

本文,我们结合统计过程控制方法,使用一种新的统计量用于在样本数量不充足的情况下监测高维数据。统计量利用样本协方差规范化技术避免协方差矩阵的奇异性,同时采用软阈值技术来挑选多维数据中重要的维度进行监测以减少监测噪音。本文在提出统计量后用matlab随机产生各种维度的高维数据样本进行仿真分析,并将该统计量与基于Hotelling T~2并采取广义逆矩阵的统计量进行比较。结果表明,本文使用的统计量的监测效果优于采取广义逆矩阵的方法。本文提出的方法可以应用于多指标产品生产的快速异常检测,特别是难以得到大量检测数据的产品,如检测需要破坏产品本身或者检测成本太高的产品。     

统计控制图的异常判断准则分析

本篇文章在介绍统计控制图原理基础上,列举了常规控制图现有的异常判断准则,并指出现有准则存在的缺点。提出了对三个问题的异常判断准则分析。并推导出这三个问题异常判断准则的一般性结论。     

异常观测数据的逐点剔除法

本文通过引进一类特殊的统计量和对其统计性质的分析,得到了一种线性回归函数因变量异常观测数据的逐点剔除方法,该方法能很快地认识和剔除含粗大的误差的观测数据,具有低的误判概率。本文还给出了与本文方法配套的数值算法,说明本文方法的数值实例和仿真结果。     

复杂数据统计过程的若干研究

统计过程控制(statistical process contor, SPC) 是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改进和保证质量的目的. 本文在一些重要的前沿问题上展开研究, 其中包括profile 数据过程的监控和诊断、监测drift 飘移的控制图、多元过程控制和多阶段过程的检测和诊断. 本文引入并开发各种新的统计技术, 紧密结合计算算法, 解决这些当前质量控制领域研究的难点问题.     

高频监测数据的异常数据特征分析与检测

对某火电厂10个设备的60000条高频监测数据进行基本的统计分析,得出高频数据的异常数据具有异常点和异常段两种特征,提出了一种基于频数分布和一阶向前差分的检测高频数据中的异常点和异常段的方法.根据数据的一阶向前差分绝对值的频率分布以及风险系数来确定异常数据的阈值,根据设备本身的性能和采样频率确定了异常段所包含异常点的最大个数,根据阈值和最大异常点个数给出异常点和异常段的判断规则.用该方法诊断火电厂前置泵电机的6000条数据的异常数据,结果与实际异常数据相符.     

利用线性模型鉴别异常数据的方法

本文给出利用线性模型 y=Xβ+ε鉴别异常数据的新方法——Z 检验法.文中给出该检验方法 Z 统计量的分布规律,并阐述了 Z 检验法的检验规则.与其它方法相比,它的主要优点是:能满足无偏和具有最小弃真概率两种检验要求;Z 统计量的临界值计算比较简单.     

指数分布样本中异常数据检验的有效性

本文讨论指数样本中异常数据检验的有效性,证明了Fisher型统计量在异常值检验中的某种优良性。用随机模拟方法比较了Fisher统计量,Epstoin统计量和Dixon统计量在指数样本异常值检验中的功效。     

空气质量数据校准的统计学习与建模

为2019年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题空气质量数据的校准给出了可行的解法,根据赛题所给的数据,对自建点数据和国控点数据进行了探索性数据分析,分析了自建点数据和国控点数据存在差异的原因,并采用多元线性回归模型和前馈神经网络模型对自建点数据进行统计学习和校准,并对学生在参赛中出现的方法进行了简要的说明与点评.     

缺失数据下WEIBULL分布的统计推断

本文给出了定数截尾缺失数据下Weibull分布参数的点估计和区间估计以及可靠度、失效率的置信限。     

应用x^2统计量分析保险数据

本文就乌鲁木齐市不同民族，不同职业的居民对保险产品的认同水平运用x^2统计量及关系矩阵进行齐一性假设检验，并对结果进行分析，得出了合乎情理的结论。根据居民职业的不同我们可以将文卫科、企管、工人、农牧、服务业、其他职业归为一类，而“公务员”、“金融”、“个体”各为一类。不同民族的居民对保险的认同水平同样差异显著：回族、维族与其它民族的差异性很小；回族与汉族有差异不大；而维族与汉族之间差异最大。     

度量异常外汇资金规模的新统计模型及实证

本文使用小波分析和协整分析建立了测算跨境异常外汇资金规模的新模型。提出的模型能够反映跨境异常资金净流入或流出,从而可以为有关政府部门的决策提供定量分析支持。本文使用商业银行买卖外汇变量建模,有别于以往研究。本文还通过对股市及房地产市场影响的分析,检验了模型的可靠性.     

双参数对数正态分布异常数据的检测方法

针对双参数对数正态分布场合下的多个异常数据给出一种新的检测方法。首先由参数的BLUE导出证明了两个检验所用的枢轴量,然后通过蒙特卡罗方法模拟得到枢轴量的样本分位点表,最后用一个例子说明方法是有效可行的。     

尖峰厚尾保险损失数据的统计建模

保险损失数据的一个重要特点是尖峰厚尾性,即既有大量的小额损失,又有少量的高额损失,使得通常的损失分布模型很难拟合此类数据,从而出现了对各种损失分布模型进行改进的尝试.改进后的模型一方面要有较高的峰度,另一方面又要有较厚的尾部.最近几年文献中出现的改进模型主要是组合模型,即把一个具有非零众数的模型(如对数正态分布或威布尔分布)与一个厚尾分布模型(如帕累托分布或广义帕累托分布)进行组合.讨论了这些组合模型的性质和特点,并与偏t正态分布和偏t分布进行了比较分析,最后应用MCMC方法估计模型参数,并通过一个实际损失数据的拟合分析,表明偏t分布对尖峰厚尾损失数据的拟合要优于目前已经提出的各种组合模型.     

一种多传感器数据的统计融合方法

针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,提出了统计距离意义上的不同传感器之间的融合度定义,并给出了一种可以较好地避免主观因素的关系矩阵的方法,从而得到了一种新的多传感器数据的融合算法.该算法简洁稳定,可用于提高智能仪表的测量准确度和改善智能仪表的抗干扰能力.