統(tǒng)計數(shù)據(jù)異常診斷方法及應(yīng)用——基于回歸模型與殘差分布視角.pdf

1、運(yùn)用統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析與預(yù)測國家經(jīng)濟(jì)特征及走勢已是眾多專家學(xué)者乃至業(yè)余人士的慣用方法，然而隨著信息化的深入發(fā)展，人們對數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了越來越高的要求，新的數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷理論應(yīng)運(yùn)而生，方法越趨完善，其中對異常值的識別與處理是數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷過程中一個不可忽略的問題。本文主要從回歸模型和殘差分布兩個方面討論異常值的識別問題，通過對某一模型或概率分布下各種檢驗(yàn)統(tǒng)計量的總結(jié)和比較，得出檢驗(yàn)假設(shè)條件下異常值的最優(yōu)方法，并運(yùn)用該方法來檢驗(yàn)我國一些宏觀統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù)

2、是否存在異常。
　　 在常規(guī)回歸模型中，異常值是指對既定模型偏離較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)。通過建立數(shù)據(jù)刪除模型來分析某一數(shù)據(jù)點(diǎn)對回歸分析的影響，如果該點(diǎn)對回歸方程估計量的影響超過臨界值，那么就判定該點(diǎn)為異常值。隨著經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的關(guān)系越來越復(fù)雜，很少單純地存在簡單線性關(guān)系，于是本文在總結(jié)前人關(guān)于參數(shù)與非參數(shù)模型下異常值檢驗(yàn)的經(jīng)典研究基礎(chǔ)上，把相應(yīng)方法拓展到半變系數(shù)模型中，并利用該方法以具體模型開展實(shí)際應(yīng)用分析。
　　 在樣本統(tǒng)計數(shù)據(jù)中

3、，異常值是指與數(shù)據(jù)集的主體并非來自同一分布的點(diǎn)，即與大部分?jǐn)?shù)據(jù)不服從同一樣本分布的點(diǎn)。盡管目前各國學(xué)者對正態(tài)分布、指數(shù)分布、極值分布、威布爾分布等分布下異常值的識別問題都做出了杰出貢獻(xiàn)。在總結(jié)非正態(tài)分布下異常值檢驗(yàn)問題的基礎(chǔ)上，本文針對Ⅰ型極值分布提出能在任何情況下都避免屏蔽效應(yīng)的新的統(tǒng)計量——F*型統(tǒng)計量；其次，概括了正態(tài)分布下異常值的各種檢驗(yàn)統(tǒng)計量與檢驗(yàn)方法，并借助“相對統(tǒng)計量”的概念對正態(tài)分布下三種常用的檢驗(yàn)統(tǒng)計量進(jìn)行了檢驗(yàn)功效的