ARIMAX模型中的异常点挖掘

• 作者: 吴吟吟
• 来源期刊: 贵州工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: ARIMAX模型 异常点 Gibbs抽样
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 8-11,15
• 页数: 5页
• 分类号: O212.2
• 字数: 2895字
• 语种: 中文

摘要

异常点挖掘的意义主要体现在两个方面.传统观念中,异常点常常被认为是噪声数据或无用数据,分析时的一般方法是排除这些干扰数据,更好地估计模型的参数.然而,随着Lon-Mu Liu.et(2001)在快餐行业的数据中进行了实例分析,异常点挖掘也被用于挖掘异常点本身所蕴含的信息.ARIMAX模型引入了外部变量,可以更好地拟合数据.因而对含异常点的ARIMAX模型,提出了利用Gibbs抽样挖掘其中AO型异常点的方法,最后进行了模拟试验,取得了较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴吟吟		7	2	1.0	1.0