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异常值检测是当前数据分析中的一个基本问题。文章根据局部常数拟合的相关知识,提出了基于Nadaraya-Watson估计的异常值检验,并针对回归模型和ARMA模型给出了新的异常值检验的统计量。该方法有效解决了常规异常值检测方法中出现的“遮蔽现象”,模拟实验与传统方法的比较结果表明该方法是有效的。
基于局部常数拟合的异常值检测
【摘 要】
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异常值检测是当前数据分析中的一个基本问题。文章根据局部常数拟合的相关知识,提出了基于Nadaraya-Watson估计的异常值检验,并针对回归模型和ARMA模型给出了新的异常值检验的统计量。该方法有效解决了常规异常值检测方法中出现的“遮蔽现象”,模拟实验与传统方法的比较结果表明该方法是有效的。
【机 构】
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广东财经大学统计与数学学院,广东财经大学大数据与教育统计应用实验室
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2021年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61876207)。
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