基于改進魯棒馬氏距離與卡平方分布的粗差判別及其應用

針對可能含有粗差的樣本數(shù)據(jù),提出一種基于改進魯棒馬氏距離和卡平方分布的粗差判別方法.首先,該算法通過CDC2-MVT(Closest distance to center-Ellipsoidal multivariate trimming)初步抗差估計樣本的魯棒馬氏距離,接著通過CESD(Consistently estimate the standard deviation)漸近估計魯棒馬氏距離的標準差,從而找出最一致的觀測樣本.然后,基于最一致的觀測樣本重新估計總體的位置參數(shù)和尺度參數(shù),進而估計改進魯棒馬氏距離,在保證估計位置參數(shù)和尺度參數(shù)抗差性的同時,克服了CDC2-MVT方法效率不足的缺點.最后,基于改進魯棒馬氏距離,通過卡平方分布判別樣本數(shù)據(jù)中的粗差.仿真研究與實際應用表明,提出的粗差判別方法明顯優(yōu)于基于CDC2-MVT、CDCm-MVT和MCD的粗差判別方法.

作 者： 吳國慶 顏學峰 WU Guo-qing YAN Xue-feng   作者單位： 華東理工大學,自動化研究所,上海,200237  刊 名： 化工自動化及儀表  ISTIC PKU 英文刊名： CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY  年，卷(期)： 2007 34(6)  分類號： O212.4  關鍵詞： 離群點   粗差   抗差估計   魯棒馬氏距離  

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