【摘 要】
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异常值检测是当前数据分析研究中的一个重要研究领域。模型中的异常值会直接影响建模、参数的估计、预测等问题。基于模型的异常值检测,传统的做法是先对模型参数进行估计,再
【机 构】
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首都经济贸易大学统计学院,中国科学技术大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（11426159）, 首都经济贸易大学研究生科技创新项目（12013120061）
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异常值检测是当前数据分析研究中的一个重要研究领域。模型中的异常值会直接影响建模、参数的估计、预测等问题。基于模型的异常值检测,传统的做法是先对模型参数进行估计,再进行异常值检测。而异常值的存在会影响参数估计,从而导致下一步异常值检测的不可靠;反之异常值检测也会影响参数估计。针对这些不足之处,提出了基于Bayesian方法的参数估计和异常值检测,此方法可以将参数估计和异常值检测同时实现,具体做法是在线性回归模型中引入识别变量,基于Gibbs抽样算法,给出识别变量后验概率的计算方法,通过比较这些识别变量的后验
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