Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
При статистическом исследовании часто встречаются данные, которые по своим значениям сильно отклоняются от основного массива. Они, как правило, называются выбросами, засорением или грубыми ошибками.
Подобные выбросы искажают структуру статистической совокупности и вносят смещения в интегральные параметра (среднее, дисперсия).
причины выбросов:
1. Статистическая особенность распределения, например нормальное распределение с минимальное вероятностью допускает сколь угодно больших значений (т.е. величина на самом деле не является ошибкой).
2. Неправильное причисление данных к исследуемой совокупности (ошибки группировки, типологической классификации).
3. Ошибка при регистрации и обработке исходной информации (ошибка оператора). Является одной из самых распространенных причин появления выбросов.
Решением проблем нахождения, устранения выбросов и получения адекватных оценок статистических показателей занимается робастное (устойчивое) оценивание.
1. выявление грубых ошибок.
Методы:
1. Т-критерий Смирнова-Граббса).
Для нетипичного значения рассчитывают:
– выборочное среднее
– выборочное среднеквадратичное отклонение
– нетипичное значение
T сравнивается с критическим значением метода Смирнова-Граббса на уровне значимости . В исходах сравнения выделяют следующие случаи:
- наблюдение не нарушает однородности выборки;
- наблюдение грубо нарушает однородность выборки и является нетипичным;
- требуются дополнительные аргументы для классификации наблюдения.
Дата публикования: 2015-03-29; Прочитано: 703 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!