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滾動滾針數據穩健化處理思路

2021-11-26

根據上述分析,在極小極大化準則下, Huber M估量和中位數估量是兩種穩健功能Z優的計;Huber M估量能夠反映核算量特色,且具有連續、非遞減、有界、以零為中心、奇函數特色,在實踐數據處理中很難完成;中位數估量能夠反映位置特征,但不能反映整體數據特色。


因而,交融兩種估量特色,結合L估量思維,本章提出新的穩健化處理辦法,以完成更好功能的實驗數據穩健化處理。



根據近代核算學穩健化核算理論,數據的中位數是穩健的。由于受離散數據的影響,數據的平均值是不穩健的。而平均值越挨近中位數,數據就越穩健。因而,平均值與中位數的挨近程度能夠反映數據的穩健程度。


利用 Huber m估量原理,當數據超過必定規模即認為是離散值,這些數據用數據規模的臨界值替代。數據規模的確認辦法是以樣本的次第核算量為根據,中位數為數據中心,Z小值假設為離散值。在數據穩健化處理過程中,離散值的處理辦法有三種類型,即替換型、添型、簡略替換型。


其中,簡略替換型是簡略有用的離散值處理辦法。這種辦法是先將與Z小值分別用其相鄰數據替代而得到新數據;再核算新數據的平均值。假如新數據的平均值比原數據平均值挨近中位數,就闡明新數據比原數據穩健,依次使用該辦法得到新數據,直到新數據的平均值與中位數Z挨近為止。


這表明該數據是Z穩健數據。一般來說,在數據穩健化處理過程中,有顯著性水平要求。根據上述數據穩健化處理思路,選用L估量的次第核算,對數據進行排序。


這些數據中含有離散數據,因而次第核算量不能辨認離散數據,無法對數據進行穩健化處理。但是,離散數據對數據的平均值有很大影響,使平均值不穩健。


而中位數穩健,能夠作為平均值是否穩健的規范。平均值越挨近中位數,數據越穩健;不然,數據越不穩健。為防止減小樣本容量,離散數據的處理辦法選用 Huber m辦法。首先用相鄰數據逐次替代Z小值,得到改善數據;


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