Widening of the application area of Irwin’s test used for detections of outlying observations
Abstract
Estimation of the number of the variation series values which should be checked for outlying observations is proposed. The tables of percentage points of Irwin's test used in the rejection of outlying observations are obtained by statistical simulation methods. Replacing the percentage points of the Irwin's test for the sample standard deviation with the percentage points for the standard-deviation of the original population is acceptable only for relatively large sample volumes. Equations are found, approximating the percentage points of the Irwin criterion with acceptable accuracy.
About the Author
V. V. Zaliazhnykh
Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова
Russian Federation
Russian Federation
References
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 прогнозирования 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 иностранных инвестиций в Российской Федерации // Juvenis scientia. 2015. № 1. С. 43-45.
15. Копелиович Д. И., Боровикова В. О. Применение анализа временных рядов для прогнозирования 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 // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 6-2. С. 357-360.
17. Бучацкая В. В. Обработка аномальных значений уровней временного ряда как этап комплексной 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.
Review
For citations:
Zaliazhnykh V.V. Widening of the application area of Irwin’s test used for detections of outlying observations. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2020;(2):95-100. (In Russ.)
Views:
1744
Email this article 
