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戴文林;托马斯·马尔基斯卡;孙莹;马克·根顿（Marc G.Genton）。

通过序列变换进行功能异常检测和分类。 （英语） Zbl 1510.62030

计算。统计数据分析。 149，文章ID 106960，16 p.（2020）.
摘要：异常观测可能会严重影响功能数据分析，根据偏离大量数据的方式，异常观测可分为震级异常值或形状异常值。识别震级异常值相对容易，而检测形状异常值则更具挑战性。我们建议通过数据转换将形状异常值转换为幅度异常值，并使用函数箱线图进行检测。除了简化检测过程之外，连续应用几个转换还可以为标记的异常值提供合理的分类。这里还定义了由几个变换组成的联合函数排序。使用不同的函数深度概念进行了仿真研究，以评估所提出方法的性能。在几个实际应用中获得了有趣的结果。

引用于6文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62升10 功能数据分析

关键词：

数据转换;功能箱线图;震级异常值;多元函数数据;形状异常值

软件：

美国食品和药物管理局;fda（右）;FUNTA公司;得到;彩虹;rFUNTA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Dai}等人，计算。统计数据分析。149，文章ID 106960，16 p.（2020；Zbl 1510.62030）
全文： 内政部 arXiv公司

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