空间误差模型的多个异常值得分检验  

Score Test for Outliers in the Spatial Autoregressive Error Model

作　　者：戴晓文[1,2] 金立斌[1] 石磊[3] 

机构地区：[1]中国人民大学统计学院,北京100872 [2]中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872 [3]云南财经大学统计与数学学院,云南昆明650221

出　　处：《数理统计与管理》2015年第6期1007-1015,共9页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：中国人民大学2015年度拔尖创新人才培育资助计划成果

摘　　要：本文研究了空间误差模型(SEM)中多个异常值的检验问题,基于均值漂移模型和方差加权模型这两种异常值模型给出了得分检验统计量的具体形式及其渐近分布。并应用实例分析验证了检验统计量的有效性,最后给出了修正模型的方法。This paper studies the score test for multiple 0utliers in the spatial autoregressive error models （SEM）. The formulae and approximate distribution of score statistics are obtained under both mean-shift outlier model and variance-weighted model. A real example is analyzed and the result shows that the proposed methodology is useful for identifying multiple outliers in the spatial autoregressive error models. Finally, outlier-correction models are proposed to accommodate outliers in the data set.

关 键 词：空间误差模型 异常值检验 均值漂移模型 方差加权模型 得分统计量 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]