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多元数据离群点探测的倾斜重加权方法
引用本文:张若璇,田茂再.多元数据离群点探测的倾斜重加权方法[J].数理统计与管理,2019(4):619-627.
作者姓名:张若璇  田茂再
作者单位:1.中国人民大学应用统计科学研究中心;2.中国人民大学统计学院;3.兰州财经大学统计学院;4.新疆财经大学统计与信息学院
基金项目:全国统计科研计划项目(2016LD03);中国人民大学科学研究基金项目成果(18XNL012);新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学基地基金资助
摘    要:在对数据的处理中,关于多元数据的离群点的探测日益受到重视。然而现有的方法存在着不够稳健、准确率较低等缺点。本文提出了两种多元数据离群点探测方法,并在重加权最小协方差行列式方法的基础上,采用更为科学的倾斜重加权方法,计算出更为稳健的估计量,从而达到更加有效准确地探测离群点的目的。

关 键 词:离群点  多元数据  最小协方差行列式  重加权  倾斜重加权

Multivariate Outlier Detection Based on Tilting Minimum Covariance Determinant Method
ZHANG Ruo-xuan,TIAN Mao-zai.Multivariate Outlier Detection Based on Tilting Minimum Covariance Determinant Method[J].Application of Statistics and Management,2019(4):619-627.
Authors:ZHANG Ruo-xuan  TIAN Mao-zai
Institution:(The Center for Applied Statistics of Renmin University of China, Beijing 100872, China;School of Statistics, Renmin University of China, Beijng 100872, China;School of Statistics, Lanzhou University of Finance and Economic, Gansu Lanzhou 730101, China;Institue of Statistics and Information, Xinjiang University of Finance and Economic, Xinjiang Urumqi 830001, China)
Abstract:ZHANG Ruo-xuan;TIAN Mao-zai(The Center for Applied Statistics of Renmin University of China, Beijing 100872, China;School of Statistics, Renmin University of China, Beijng 100872, China;School of Statistics, Lanzhou University of Finance and Economic, Gansu Lanzhou 730101, China;Institue of Statistics and Information, Xinjiang University of Finance and Economic, Xinjiang Urumqi 830001, China)
Keywords:outlier  multivariate data  minimum covariance determinant  reweight  tilting
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