正規母集団における順序統計量にもとづく複数外れ値の検出法
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概要
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サンプルから種々の特性を推定する場合に, その精度に損失をもたらす要因の1つに外れ値の混入がある.このような場合には外れ値に対してロバストな推定法を用いるか, 外れ値を識別し棄却または修正する必要がある.後者にはGrubbs検定やDixon検定などを用いるのが一般であるが, 外れ値の個数を1個または2個の既知とするなど現実の問題との隔たりは否めない.連続検定やブロック検定など複数個の外れ値に対する提案も同様である.このような外れ値の個数に関する制約は, マスク現象やスワンプ現象など検出力の低下を誘引する原因となることがこれまでの研究で示唆されている.本報告ではこのような従来の手法に見られる種々の問題点を考慮した, 順序統計量にもとづく複数外れ値の検出法についての提案を行う.さらに一般に用いられることの多いGrubbs検定, Dixon検定との検出力の比較を数値実験により行い, その有効性を示した.
- 1994-02-15
著者
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