【摘 要】
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应用Bayesian统计思想，提出一种针对平稳、可逆ARMA模型A0类和10类异常值同时探测的方法。首先综舍考虑时间序列数据中A0类异常值和10类异常值同时出现的复杂情况，在模型参数未
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41474009)
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应用Bayesian统计思想，提出一种针对平稳、可逆ARMA模型A0类和10类异常值同时探测的方法。首先综舍考虑时间序列数据中A0类异常值和10类异常值同时出现的复杂情况，在模型参数未知的情况下，建立基于识别变量标记的异常值探测模型，将异常值探测问题归纳为多重假设检验问题；其次使用0penbugs软件执行Gibbs抽样程序获得样本对多重假设检验问题进行Bayesian统计推断，确定异常值的位置、类型以及异常扰动的具体大小；最后通过模拟实验与已有的异常值探测方法进行比较。提出的方法对时间序列ARMA模型中同
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