文件名称：outaovii:在方差模型 II（随机效应）的单向分析中识别异常值。-matlab开发
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-21 14:10:25
matlab
在方差随机效应模型的单向分析中，人们会期望测量值靠得很近，因为测量的是相同的数量，并指出类效应源于共同的来源，因此不应有太大差异。 在随机模型中，允许存在一些变化，并且通过假设随机类效应的分布来辅助决策。 但是可以观察到某种类型的“异常值”，根据 Barnett 和 Lewis（1994）的说法，它是一个观察或观察的子集，似乎与该组数据的其余部分不一致。 在随机效应模型中，可以区分三种类型的异常值： 1.班内2.内随机效应3. 关于比例（对象在一个测量空间中占据与在另一个测量空间中相同的相对位置）。 如果模型满足，则由于正态分布的轻尾和同方差性，这些离群点不太可能出现，被认为描述了没有离群点的理想情况。 因此，建立识别这些异常值的正式规则非常重要。 Wellmann 和 Gather (2003) 提供了涉及基于中值的估计量的稳健程序的规则和细节。 在这里，我们开发了一个处理此类基本原
【文件预览】：
outAOVII.zip