Обнаружение аномальных измерений при обработке данных малого объема
Анотація
Рассмотрена мощность критериев обнаружения аномальных измерений в зависимости от объема малой выборки. Исследованы и наглядно проиллюстрированы возможности критериев Граббса, Диксона, Титьена — Мура, Ирвина, Шовене, Львовского и Романовского при объеме исследуемых данных от 5 до 20 измерений. Сделаны выводы о возможности применения каждого из критериев для обнаружения аномальных измерений при обработке данных малого объема.
Посилання
Marchuk V. I., Tokareva S. V. Sposoby obnaruzheniya anomal`nykh znachenii pri analize nestatsionarnykh sluchainykh protsessov [Methods for detection of outliers in the analysis of non-stationary random processes]. Shakhty, SRSUES, 2009. (Rus)
Kobzar` A. I. Prikladnaya matematicheskaya statistika. Dlya inzhenerov i nauchnykh rabotneykov [Applied mathematical statistics.For engineers and scientists]. Moscow, FIZMATLIT, 2012. (Rus)
Charu C. Aggarwal. Outlier Analysis. NY, Springer, 2013, 446 p.
PopukailoV.S. [The outlier criteria research in relation to small volume samples]. Radioelektronni i komp’yuterni sistemi, 2015, 3(73), pp. 39-44. (Rus)
Stolyarenko Yu.A. [The crystals сontrol of integrated schemes on the basis of statistical modeling by pointed distributions method]. Extended abstract of dissertation… Ph.D. in Engineering Science. Moscow, SUE NPTs “SPURT”, 2006. (Rus)
Gromyko G. L. Teoriya statistiki [Theory of Statistics]. Moscow, INFRA-M, 2011, 476 р. (Rus)
L`vovskii E. N. Statisticheskie metody postroeniya empiricheskikh formul: ucheb. posobie dlya vuzov [Statistical methods for constructing empirical formulas: a textbook for high schools]. Moscow, Vysshaya shkola, 1988.
Авторське право (c) 2016 В. С. Попукайло
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
