异常数据剔除的一种改进计算方法  

An Improved Algorithm for the Rejection of Outlier Data

作　　者：童丽[1] 周海银[1] 

机构地区：[1]国防科技大学理学院,长沙410073

出　　处：《中国空间科学技术》2001年第4期11-16,49,共7页Chinese Space Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金 (69872 0 3 9)资助;教育部高等院校骨干教师基金资助

摘　　要：批量异常数据的识别是数据处理中的大计算量问题。针对大型线性回归模型 ,在逐点剔除法的基础上 ,文章提出了异常点剔除的一种改进算法。该方法在提高批量异常数据识别效果的同时 ,还能大幅度降低它的计算量。The recognition of massive outlier data is a problem with a large number of operations in data processing.As for a large-scaled linear regression model,a fast algorithm to pick out outliers is presented based on the one-by-one method.This algorithm can not only improve the recognition of outliers,especially for massive outliers,but also reduce the computational operations remarkably.

关 键 词：数据处理 识别 并行计算 线性回归模型 逐点剔除法 异常数据 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计] TP274.2[理学—数学]