多维数据异常点识别方法的研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 前言	第9-13页
·选题的意义	第9-11页
·问题的提出	第9页
·异常值	第9-10页
·研究的目的	第10-11页
·研究方法	第11-12页
·研究思路	第11页
·研究对象与方法	第11-12页
·论文创新点	第12页
·预期结果和意义	第12-13页
2 常用的异常数据检验方法的比较与分析	第13-22页
·正态分布的异常数据检验法	第13-15页
·戈罗伯斯检验法	第13-14页
·狄克松检验法	第14-15页
·偏态检验法或峰态检验法	第15页
·指数分布的异常数据检验法	第15-17页
·检验异常小值的T 型统计量	第15-16页
·均值比检验法	第16-17页
·威布尔分布的异常数据检验法	第17-18页
·均匀分布检验法	第18-20页
·上下α/2 分位点检验法	第18-19页
·顺序统计量检验法	第19-20页
·多维统计数据对数正态分布异常点检验与识别	第20-21页
·对常用检验方法的总结	第21-22页
3 寻找多指标情形下检查并发现异常点的方法	第22-29页
·统计数据中多指标情形下异常点的问题	第22-23页
·多指标情形下异常点识别的思路	第23-25页
·马氏距离	第23-25页
·斜交空间距离	第25页
·多指标情形下异常点识别方法的尝试	第25-27页
·利用欧氏距离	第25-26页
·利用马氏距离	第26-27页
·利用斜交空间距离	第27页
·小结	第27-29页
4 结论	第29-30页
参考文献	第30-32页
致谢	第32-33页
作者简介	第33-34页
攻读学位期间的学术活动情况	第34-35页
附录	第35页