【摘 要】
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由于实际数据的复杂性,使得识别回归模型异常点的研究工作一直是个热点。其中,很关键一点就是确定异常点的个数,但往往是困难的,而RJMCMC方法为解决这个问题提供了新的突破口
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由于实际数据的复杂性,使得识别回归模型异常点的研究工作一直是个热点。其中,很关键一点就是确定异常点的个数,但往往是困难的,而RJMCMC方法为解决这个问题提供了新的突破口。本文首先介绍了异常点的概念、成因及研究意义。其次,在误差服从正态分布的条件下,阐述了线性回归模型框架中均值漂移模型与异常点检验的等价性。再次,在介绍了Sylvia Richardson和Peter J. Green的RJMCMC方法之后,详细给出了应用它识别回归模型异常点的原理、步骤。最后,通过将其应用于由Hawkins, Bradu和Kass构造的异常点难以识别的经典数据集,有力说明了此方法识别异常点的可行性和有效性。另外,文中还提出了一种有效检验异常点的方法和步骤。
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