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时间序列模型不同于一般的线性回归模型,其样本点之间存在着一定的相依结构使得常用的探测异常值的方法,如数据删除、单点求导等对时间序列而言效果不佳.为了探测时间序列中的强影响点,文章介绍了局部影响分析方法,研究同时对几个点作微小扰动时自相关函数的局部改变量.最后,用一个例子来比较局部影响方法与单点求导方法在探测强影响点上的优劣性.