LOOKING APPROACH FOR USE NONPARAMETRIC DETECTION OF ABNORMAL DATA IN THE SAMPLE UNIMODAL DISTRIBUTIONS

Authors

  • A. Ye. Arhipov National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnical Institute", Ukraine
  • A. I. Arifov National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnical Institute", Ukraine

Abstract

The non-parametric approach is offered near the exposure of anomalous data (outliers), being based on prognosis determination of border of area of reliable values. The row of methods, allowing to realize the expounded approach in practice, is considered.

References

Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. – М.: Сов. радио, 1978. – 384 с.

Дубров А.М., Мхитарян В.С, Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 352 с.

Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. – М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

Коваленко И.И., Гожий А.П. Нетрадиционные методы статистического анализа данных. – Николаев: Изд-во «Илион», 2006. – 116 с.

Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. – М.: Энергоатомиздат, 1985. – 200 с.

Шурыгин А.М. Прикладная статистика: робастность, оценивание, прогноз. – М: Финансы и статистика, 2000. – 224 с.

Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. – М.: Экономика, 1989. – 214 с.

Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.

Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 263 с.

Published

2008-10-12

How to Cite

Arhipov, A. Y., & Arifov, A. I. (2008). LOOKING APPROACH FOR USE NONPARAMETRIC DETECTION OF ABNORMAL DATA IN THE SAMPLE UNIMODAL DISTRIBUTIONS. Radio Electronics, Computer Science, Control, (1). Retrieved from http://ric.zntu.edu.ua/article/view/23550

Issue

Section

Mathematical and computer modelling