Обнаружение аномальных данных в одномерных выборках. Метод D-статистики и Титьена-Мура, графический метод диаграмма "ящик с усами". Описание алгоритмов верификации данных. Руководство для программиста. Анализ данных на основе критерия D-статистики.
При низкой оригинальности работы "Разработка приложения, позволяющая решать задачу оценки долга цеха по сдаче изделий на склад", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Если значение больше критического, нуль-гипотеза отвергается, значит значение существенно отклоняется от среднего и оно признается аномальным, затем исключается из выборки. E-критерий используется, когда в выборке имеются предположительно грубые ошибки с наибольшими и наименьшими значениями, т.е. расположенные в верхней и в нижней части ранжированного ряда данных: , где - средняя, рассчитанная по «истинным» данным после отбрасывания из выборки наименьших (к) и наибольших - значений засоряющих совокупность данных: . Значения находящиеся внутри внутренних барьеров и лежащих к ним ближе всего называют примыкающими, эти значения являются «усами ящика». step=Convert: TOINT32 (floor(Convert: TODOUBLE(step)/2.0)); На основе теоретических сведений [1] изложенных в главе 1, руководствуясь формулами расчета E-критерия, который используется, когда в выборке имеются предположительно грубые ошибки с наибольшими и наименьшими значениями, т.е. расположенные в верхней и в нижней части ранжированного ряда данных: , где - средняя, рассчитанная по «истинным» данным после отбрасывания из выборки наименьших (к) и наибольших - значений засоряющих совокупность данных: .
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
