基于广义线性模型的混合数据监控方案

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混合型数据(同时包含离散数据和连续数据)在金融业,制造业,服务业等领域的应用日益广泛,如何有效的监控混合型数据成为人们关注的热点。由于混合型数据同时包含离散数据和连续数据,现有的多维数据监控方案都有其不适用性。受启发于Hawkins 1991年的基于回归模型调整监控方案,考虑到混合数据的特殊复杂性,我们利用混合变量自回归的广义线性模型刻画混合变量之间的相互关系。广义线性模型是一种很常用的刻画非正态分布变量的回归模型。这里我们用广义线性模型刻画混合变量之间的相互关系,进而对偏残差进行联合监控,从而达到混合数据的联合监控目的。文中的两个例子表明,这种方案对于来自不同分布的变量,比较小的漂移,是非常敏感和稳健的。特别的,当所有的变量服从多维正态分布时,广义线性模型就是一般最小二乘回归模型,则本文提出的方案就是Hawkins 1991年文献中提出的方案。换言之,本文将Hawkins 1991年提出的方法推广到适用于混合类型的数据。
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