基于杠杆值大数据集抽样的异常点诊断
晏振; 戴晓文; 田茂再
2016-09-22
发表期刊数理统计与管理
期号5页码:794-802
摘要本文主要研究大数据集下利用杠杆值抽样后的异常点诊断问题。首先讨论了数据删除模型中参数估计的统计性质,构造了四种异常点诊断统计量;其次,根据均值漂移模型的漂移参数的假设检验问题,构造了三种检验统计量;最后,通过模拟和实证数据分析结果得出本文的结论—异常点诊断对于基于杠杆值的大数据集抽样估计起到重要的影响作用。
关键词大数据 杠杆值 异常点 不等概抽样 最小二乘估计
DOI10.13860/j.cnki.sltj.20160922-021
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收录类别CSSCI
ISSN1002-1566
语种中文
来源期刊等级B类
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/1255
专题统计与数据科学学院
作者单位1.广西师范大学数学与统计学院;
2.中国人民大学应用统计科学研究中心统计学院;
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
推荐引用方式
GB/T 7714
晏振,戴晓文,田茂再. 基于杠杆值大数据集抽样的异常点诊断[J]. 数理统计与管理,2016(5):794-802.
APA 晏振,戴晓文,&田茂再.(2016).基于杠杆值大数据集抽样的异常点诊断.数理统计与管理(5),794-802.
MLA 晏振,et al."基于杠杆值大数据集抽样的异常点诊断".数理统计与管理 .5(2016):794-802.
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