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数据新闻的客观性反思

出版广角 2017年第16期 63-65页

作者：王芳田龙过陕西科技大学设计与艺术学院

随着信息数据抓取、筛选、清洗及应用技术的日渐成熟,数据新闻在新闻业崭露头角。如今,数据新闻的数据真实性与人的意志矛盾初显,亟待媒介进行认知与改善。因此,从受者与传者角度分析数据新闻在人的意志左右下的伪客观成为必要。

关键词：信源污染经验主义数据深度数据初衷受众选择

基于SVR的非线性轮廓数据异常点识别方法研究

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基于SVR的非线性轮廓数据异常点识别方法研究

作者：胡雪天津大学

学位级别：硕士

异常数据在统计学的研究中曾一度被认为是噪声数据,而噪声数据大多数情况下是不被关注的,随着科学技术的发展,越来越多的学者发现了异常数据的重要性,异常数据可以在各种各样的应用程序中转化为可供参考的信息,现在对异常数据的识别问... 详细信息

异常数据在统计学的研究中曾一度被认为是噪声数据,而噪声数据大多数情况下是不被关注的,随着科学技术的发展,越来越多的学者发现了异常数据的重要性,异常数据可以在各种各样的应用程序中转化为可供参考的信息,现在对异常数据的识别问题已经成为学术领域和应用领域的一个重要的研究问题。随着现代制造过程中的数据类型日益复杂,非线性轮廓型数据的监控问题成为统计过程控制领域的研究重点。非线性轮廓数据的异常点识别问题属于非线性轮廓数据的过程监控的第一阶段过程,监控的第二阶段是利用第一阶段得到的数据集建立控制图,并对未来的过程数据进行监控以判断过程是否处于稳定状态。目前的非线性轮廓数据监控研究以第二阶段为主,其中大部分假定受控状态数据是已知的。但事实上,第一阶段能否准确识别出异常对于第二阶段监控状态稳定性是至关重要的,因此本文把重点放在研究非线性轮廓数据的异常点识别的第一阶段。本文针对服从正态分布和非正态分布的非线性轮廓数据进行异常点识别,提出基于支持向量回归的方法,综合运用数据深度、聚类分析等技术识别过程中出现的异常轮廓。仿真测试结果表明所提出的新方法在识别异常非线性轮廓数据方面具有更高的准确性。木板垂直密度轮廓实例分析表明新方法能够有效应用于实际问题。

关键词：非线性轮廓异常点识别支持向量回归数据深度聚类分析

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函数型数据的异常值检测及其应用

函数型数据的异常值检测及其应用

作者：杨冰倩湖南大学

学位级别：硕士

函数型数据分析是近年来统计学研究的热门领域,其中关于函数型数据异常值检测问题的研究目前还比较少,而异常值的存在会影响统计分析的结果。因此,本文主要研究了一维函数型数据异常值检测问题,并提出了三个检测算法。针对Arribas-Gil和... 详细信息

函数型数据分析是近年来统计学研究的热门领域,其中关于函数型数据异常值检测问题的研究目前还比较少,而异常值的存在会影响统计分析的结果。因此,本文主要研究了一维函数型数据异常值检测问题,并提出了三个检测算法。针对Arribas-Gil和Romo提出的基于改进波段深度和改进上境图深度的函数型数据异常值检测算法不能有效识别孤立异常值的问题,本文提出了形变异常度用于补充数据的形状变化信息,并将形变异常度和改进波段深度结合对检测算法进行改进。模拟实验表明,改进后的异常值检测算法不仅可以有效识别孤立异常值,同时也提高了对形状异常值的识别率。受数据深度和形变异常度的启发,本文设计了位置离群度和形状离群度用于定义函数型数据的位置次序和形状次序,以及综合离群度用于涵盖位置和形状两方面的数据信息。基于位置离群度、形状离群度和综合离群度,本文提出了函数型数据异常值检测算法,模拟实验表明,该算法可以有效识别位置异常或形状异常的函数型数据。从主成分分析的角度出发,本文提出了鲁棒主成分分析方法和基于鲁棒主成分分析的函数型数据异常值检测算法。首先,基于本文定义的综合伪深度对数据进行排序和筛选,对筛选出的数据矩阵进行主成分分析得到低维最佳投影空间后,再将所有数据点投影到该空间计算鲁棒主成分得分距离和垂直距离,基于这两个距离识别异常值,模拟实验证明了该方法的有效性。最后应用西班牙天气数据实例横向对比了三种函数型数据异常值检测可视图中曲线的分布情况,比较了可视图对曲线形状、位置的区分度和直观性。

关键词：异常值检测函数型数据分析数据深度数据离群度主成分分析

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函数型数据的异常检测方法研究

函数型数据的异常检测方法研究

作者：何安娜兰州大学

学位级别：硕士

近年来,随着数据采集技术的不断进步,函数型数据已越来越多地出现在各个学科领域中,函数型数据分析也成为了统计学的一个热门研究方向,其中,函数型数据的异常值检测便是一个重要的问题.由于异常值的存在会对函数型数据的建模与分析产生... 详细信息

近年来,随着数据采集技术的不断进步,函数型数据已越来越多地出现在各个学科领域中,函数型数据分析也成为了统计学的一个热门研究方向,其中,函数型数据的异常值检测便是一个重要的问题.由于异常值的存在会对函数型数据的建模与分析产生负面影响,故对其进行检测与处理具有重要的研究价值.考虑到数据深度可用来识别异常值,以及形状异常曲线的导数曲线间存在明显差异,本文在函数型数据深度的基础上,提出了一种改进的异常值检测算法,分别借助两种方式对原数据对应的导数曲线进行处理,以便更好地捕捉曲线形状的变化信息,从而较未改进的算法有效地提高了异常值检测的真阳率.本文提供了所提方法的理论依据以及可视化结果,最后进行了大量的数值模拟和实际数据分析,表明本文所提算法是一种优良且有效的函数型数据异常值检测算法.

关键词：函数型数据异常值检测导数曲线数据深度可视化

多元非参数rank图在民航发动机监控中的应用

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中国机械工程 2015年第12期26卷 1626-1629,1683页

作者：孔祥芬张兵中国民航大学天津300300

发动机多元监控可以很好地解决以往单参数监控中监控参数过多导致指示过程失真的问题。分别利用T2控制图和rank图对发动机低压转子振动值和高压转子振动值两个参数同时进行实时监控,并对两种控制图在实时监控中的表现进行了比较分析,结... 详细信息

发动机多元监控可以很好地解决以往单参数监控中监控参数过多导致指示过程失真的问题。分别利用T2控制图和rank图对发动机低压转子振动值和高压转子振动值两个参数同时进行实时监控,并对两种控制图在实时监控中的表现进行了比较分析,结果显示,rank图在多元实时监控中的表现优于T2控制图。

关键词：数据深度 rank图发动机监控 T2控制图

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~2样本深度的基本性质

应用数学学报 2006年第5期29卷 893-900页

作者：谢田法李国英北京理工大学理学院北京100081 中科院数学与系统科学研究院北京100080

本文讨论由L2深度修正得到的L2深度相应的样本深度的性质,得到了样本深度的相合性和渐近正态性,并证明了它在任意紧集上的一致相合性．最后,基于上述性质简要讨论了样本深度等高的一些性质．

关键词：数据深度仿射不变相合性渐近正态深度等高

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基于深度加权的稳健Kalman滤波方法

科学通报 2012年第19期57卷 1800-1806页

作者：刘也唐歌实余安喜朱炬波梁甸农国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073 北京航天飞行控制中心航天飞行动力学技术重点实验室北京100094 国防科学技术大学理学院长沙410073

在分析粗差对Kalman滤波器性能影响的基础上,通过将滤波新息的加权方式改进为深度加权平均,提出了一种基于Kalman框架的新型的稳健滤波算法.该算法仅需引入一个样本深度及权函数的计算步骤,无需针对测元的粗差检择,直接调节各测元对滤... 详细信息

在分析粗差对Kalman滤波器性能影响的基础上,通过将滤波新息的加权方式改进为深度加权平均,提出了一种基于Kalman框架的新型的稳健滤波算法.该算法仅需引入一个样本深度及权函数的计算步骤,无需针对测元的粗差检择,直接调节各测元对滤波状态的贡献.深度加权滤波扩展了传统Kalman滤波的最小均方误差优化准则,充分利用了不同测元间的相关性和测元与状态的相关性,可以有效降低含粗差数据对滤波结果的影响程度.在稳健性分析的基础上,数值算例验证了算法的可行性和有效性.

关键词：数据深度加权滤波粗差

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基于马氏深度的变点识别方法研究

统计研究 2012年第9期29卷 88-94页

作者：聂斌杜梦莹廖丹天津大学管理与经济学部工业工程系天津大学管理与经济学部

在统计过程控制的第I阶段,准确识别运行状态发生漂移的时间点是决定控制效果的关键。本文以多维空间的数据离心程度作为判定变点规则的标准,通过概率密度轮廓将单一观测值序列转化为多维空间中的数据点,运用数据深度技术构造特征变量,... 详细信息

在统计过程控制的第I阶段,准确识别运行状态发生漂移的时间点是决定控制效果的关键。本文以多维空间的数据离心程度作为判定变点规则的标准,通过概率密度轮廓将单一观测值序列转化为多维空间中的数据点,运用数据深度技术构造特征变量,并建立变点定位规则。仿真性能分析的结果表明新方法能够在不需要假设过程服从正态分布的前提下对变点位置进行精确定位。在比较研究中也表现出良好的综合性能。

关键词：统计过程控制变点数据深度概率密度轮廓

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有关k个多元独立样本的非参数检验

数学年刊（A辑） 2008年第3期29卷 349-354页

作者：张彩伢林正炎浙江大学数学系杭州310027

设F_i(x)是R^p上总体X_i的分布函数,1≤i≤k.考虑假设问题H_0:F_1(x)=F_2(x)=…=F_k(x),(?)x∈R^p,构造了一个检验统计量x_n^2,并证明当H_0成立时,其渐近分布是自由度为k-1的x^2分布.

关键词：数据深度非参数检验 X^2分布