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線性回歸模型中的異常值檢測與穩(wěn)健性估計

發(fā)布時間:2021-01-04 17:06
  基于數(shù)據(jù)建立的統(tǒng)計模型往往由于受到異常值的影響而缺乏穩(wěn)定性,使得異常值檢測與穩(wěn)健性估計在模型構(gòu)建中變得尤為重要.異常值一般分為兩種,即在響應值Y上的異常和在預測值X上的異常,前者通常稱為豎直異常點,后者通常稱為高杠桿值點.本文對常用的異常值檢測與穩(wěn)健性估計方法進行研究,著重探討在線性回歸模型中的異常值檢測與穩(wěn)健性估計問題,并對高維(多元)數(shù)據(jù)下的正態(tài)性檢驗進行了分析.在第一部分,我們利用殘差空間超橢球等高面的概念構(gòu)造了對已有異常值檢測方法的改進方法,并得到穩(wěn)健的回歸參數(shù)估計.首先,我們分別利用基于邊際相關(guān)系數(shù)的高維數(shù)據(jù)影響度量指標(HIM)和基于距離相關(guān)系數(shù)的HDC判別方法對數(shù)據(jù)中的異常值進行初步篩選,將數(shù)據(jù)集中的點分為正常點與異常點兩類,然后在初始正常點集的基礎(chǔ)上利用穩(wěn)健的最小截斷估計(LTS)方法和殘差空間超橢球等高面構(gòu)造了對初始正常點集誤判點的糾正方法,并對初始異常點集中各點的異常值概率進行計算,以進一步糾正誤判入異常點集的正常點,最終對異常值檢測的準確率進行了進一步的提升.通過對兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下三種類型異常數(shù)據(jù)的模擬與真實實例的分析,我們證明了所提方法的有效性,在對異常值進行檢測... 

【文章來源】:蘭州大學甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

線性回歸模型中的異常值檢測與穩(wěn)健性估計


圖2.1利用各方法對經(jīng)過三類異常值干擾的MA結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行異常值檢測結(jié)果的經(jīng)??驗勢(P=5)??

異常值,結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)


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曲線,結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),異常值,效果


'、???HIMP?t?^??0.4-?HIMP??-?\?\?〇5?,??\一_/??W?/?。:??〇-2?\?0.3-?????*?r—*—??\?「一?/??’?一??、.、?一f-z-- ̄zr±zzzz-z^===^—'¥'cS-- ̄^??\?0.2??一?0.0???-???1??0.01?0.02?0.05?0.08?0.1?0.6?12?1.8?2.4?3.0?0.4?0.5?0.6?0.7?0.8??(J?K?L??圖2.3利用各方法對經(jīng)過三類異常彳復干擾的MA結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行異常值檢測結(jié)果的經(jīng)??驗勢(p=15)??(2)在AR數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下當1??=?5時,在SP干擾下,各方法的經(jīng)驗勢曲線與圖2.1中的??曲線趨勢相似.盡管當w趨近于0.1時,HDCP和HIMP的的經(jīng)驗勢接近甚至略??遜色于HDC和HIM,但整體而言^?HDCP和HIMP的檢測效果依然要優(yōu)于所比??較的方法.在RP干擾下,隨著《值的增大,HDC和MIP的經(jīng)驗勢也逐漸增大,??且MIP的檢測效果整體好于HIM和HDC,但都不如HDCP和HIMP的效果更好.??此時,在PP干擾下,HDC和HIM兩方法的檢測效果與圖2.1中的MA情形相比更??好,但同樣低于HDCP和HIMP的經(jīng)驗勢曲線.而MIP的檢測效果依然最低.??(3)當p?=?15時,在MA結(jié)構(gòu)下,各方法的經(jīng)驗勢曲線在SP干擾下與p?=?5時的趨勢??大體相似.隨著w取值的增大,MIP的經(jīng)驗勢依然以最大的幅度降至最低.當千??擾類型為RP時,HIM的結(jié)果好于MIP,盡管MIP的經(jīng)驗勢在/i較大時超過HDC,??但都顯著小于本文中的方法.此


本文編號:2957115

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