线性模型的异常点分析

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该文主要是围绕着线性回归模型和ARMA模型展开了对异常点在线性模型中的识别问题的讨论,在总结前人工作的基础上,进行了推广与应用,并把小波变换引入时间序列的异常点识别问题.对于线性回归模型,当误差服从正态分布时,构造了统计量进行一个或多个异常点的假设检验.当设计阵X非列满秩时,引入(XX)的广义逆,将结果进行了推广,得出了一系列的平行定理.对于时间序列模型,首先考虑统计检验的方法.类似回归模型的数据删除方法,对ARMA序列的数据进行删除处理可以得到W统计量进行粗略判断;为了得到更精确的检验我们引入了Score检验统计量,并对ARMA序列中出现不同类型的异常点时的表现形式展开了讨论,并可以利用Score检验统计量对异常点出现的时间与类型进行判断.在第4章我们引入了小波方法,对随机信号在小波变换下的特征进行了分析.
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