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吴国庆;陈超;严雪峰

改进的最小协方差行列式估计及其在化工过程数据异常检测中的应用。 （英语） Zbl 1511.62486号

J.应用。统计。 38，第5期，1007-1020（2011）.
小结：为了克服最小协方差行列式（MCD）估计的主要缺陷，即难以确定其主要参数，提出了一种改进的MCD（M-MCD）算法。在M-MCD中，提出了自适应迭代，以最小化MCD基于样本使用参数h计算的鲁棒马氏距离平方的标准偏差与通过调整MCD参数h计算出的理论马氏距离平方标准偏差之间的偏差。因此，当获得最小挠度时，确定了M-MCD的最佳参数。收敛性分析结果表明，M-MCD具有良好的收敛性。此外，利用M-MCD和MCD分别检测了两个典型数据和化工过程数据的异常值。结果表明，M-MCD通过自适应迭代可以获得最优参数h，因此其孤立点检测性能优于MCD。

MSC公司：

第60页 统计学在工程和工业中的应用；控制图
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62甲12 多元分析中的估计
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

异常检测;稳健马氏距离;最小协方差行列式;齐方分布;化学过程
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Wu}等人，J.Appl。《法律总汇》第38卷，第5期，第1007-1020页（2011年；兹bl 1511.62486）
全文： 内政部

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