Просмотр статьи


Номер журнала: 2020.2

Заголовок статьи: Расширение области применения критерия Ирвина при обнаружении аномальных измерений

Резюме

Предложен способ оценки количества значений вариационного ряда, которые целесообразно проверять на аномальные наблюдения. Методами статистического моделирования получены таблицы процентных точек для критерия Ирвина, используемого при отбраковке аномальных наблюдений. Замена процентных точек критерия Ирвина при выборочном среднеквадратическом отклонении процентными точками при генеральном среднеквадратическом отклонении приемлема только при сравнительно больших объёмах выборок. Найдены уравнения, с приемлемой точностью аппроксимирующие процентные точки критерия Ирвина.

Авторы

В. В. Заляжных

Библиография

1. Марчук В. И., Токарева С. В. Способы обнаружения аномальных значений при анализе нестационарных случайных процессов: монография. Шахты: Изд. ЮРГУЭС, 2009. 209 с.
2. Хогг Р. В. Введение в помехоустойчивое оценивание / В кн.: Устойчивые статистические методы оценки данных. Пер.с англ. М.: Машиностроение, 1984. С. 86–105.
3. Аджи У. С., Тернер Р. Х. Применение методов помехоустойчивого оценивания в анализе данных о траекториях движения / В кн.: Устойчивые статистические методы оценки данных. Пер.с англ. М.: Машиностроение, 1984. С. 12–26.
4. Патюков В. Г. Основы частотно-временных измерений: монография. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2014. 166 с.
5. Серышева И. А. Фильтрация выбросов в задачах статической и динамической обработки данных в эталонах времени и частоты // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22, № 10. С. 67–77.
6. Irvin J. O. On a criterion for the rejection of outlying observation // Biometrika. 1925. V. 17.
P. 238–250.
7. Гергет О. М., Константинова Л. И., Кочегуров В. А. Математические методы прогнози-рования здоровья детей раннего возраста // Успехи современного естествознания. 2013. № 5. С. 165–169.
8. Попукайло В. С. Исследование критериев грубых ошибок применительно к выборкам малого объема // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. 2015. № 3. С. 39–44.
9. Попукайло В. С. Обнаружение аномальных измерений при обработке данных малого объема // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 2016. № 4–5.
С. 42–46.
10. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
11. Горбун Е. С., Максимов Н. В., Монанков К. В., Низаметдинов Ш. У. Модель и средства интерактивного анализа динамики и связей потоков публикаций научной информации // Научная визуализция. 2015. Т. 4, № 5. С. 12–25.
12. Трофименко С. В., Трофименко С. В., Маршалов А. Я., Гриб Н. Н., Колодезников И. И. Модификация метода Ирвина для выявления аномальных уровней временных рядов: методика и численные эксперименты // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 5. С. 255.
13. Пшеничнов Р. В. Анализ факторов, влияющих на результаты банковской деятельности в сфере ипотечного кредитования // Жилищные стратегии. 2017. Т. 4, № 2. С. 107–126.
14. Архипова А. В. Применение критерия Ирвина для анализа динамики прямых иностран-ных инвестиций в Российской Федерации // Juvenis scientia. 2015. № 1. С. 43–45.
15. Копелиович Д. И., Боровикова В. О. Применение анализа временных рядов для прогно-зирования распределения средств по государственным контрактам в здравоохранении. // Вестник Брянского государственного технического университета. 2013. № 2 (38).
С. 106–115.
16. Бунтова Е. В. Модель прогнозирования показателя инфляции на 2016–2018 год // Меж-дународный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 6–2.
С. 357–360.
17. Бучацкая В. В. Обработка аномальных значений уровней временного ряда как этап ком-плексной оценки информации в подсистеме прогнозирования для ситуационного центра // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер.: Естественно-математические и технические науки. 2013. В. 3. С. 98–102.
18. Горчаков А. А. Математический аппарат для инвестора // Аудит и финансовый анализ. 1997. № 3. С. 161–215.
19. Янко Я. Математико-статистические таблицы / Пер. с чеш. М.: Госстатиздат, 1961. 243 с.
20. Barnett V., Lewis T. Outliers in Statistical Data. John Wiley: Wiley, 1978. 365 p.
21. Лемешко Б. Ю., Лемешко С. Б. Расширение области применения критериев типа Граббса, используемых при отбраковке аномальных измерений // Измерительная техника. 2005. № 6. С. 13–19.
22. Лемешко Б. Ю., Лемешко С. Б., Постовалов С. Н., Чимитова Е. В. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: монография. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011. 888 с.
23. Zhang J. Powerful goodness-of-fit and multi-sample tests // PhD Thesis. York University,
Toronto, 2001.

Ключевые слова

аномальные наблюдения, критерий Ирвина, процентные точки, статистическое моделирование

Скачать полный текст