邱小藍(lán)，李云飛

（西華師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院，四川 南充637002）

1 引言

如今處于信息社會(huì)，在科學(xué)技術(shù)研究領(lǐng)域中人類(lèi)面對(duì)的問(wèn)題日益復(fù)雜。在這些研究過(guò)程中，最重要的問(wèn)題是如何有效地收集、分析和處理包含大量信息的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。然而，由于種種原因，在實(shí)際研究工作中，學(xué)者們獲得的試驗(yàn)數(shù)據(jù)中會(huì)存在一些異常數(shù)據(jù)。所謂異常數(shù)據(jù)，是指一批數(shù)據(jù)中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離它或它們所屬的這批數(shù)據(jù)的其余觀測(cè)值[1]。異常數(shù)據(jù)的存在會(huì)增大分析結(jié)果的誤差，使一些經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析方法變得毫無(wú)用處，甚至導(dǎo)致整體決策上的失誤，造成無(wú)法估計(jì)的損失。因此，如何檢驗(yàn)這些異常數(shù)據(jù)是一個(gè)重要的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

許多統(tǒng)計(jì)工作者針對(duì)不同的分布（正態(tài)分布、極值分布、雙參數(shù)Weibull 分布等）中的異常數(shù)據(jù)檢驗(yàn)問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究[2-8]。然而，針對(duì)可靠性理論中的一種重要分布——指數(shù)分布相關(guān)的異常數(shù)據(jù)檢驗(yàn)研究不多。指數(shù)分布是描述電子系統(tǒng)、產(chǎn)品壽命的模型，它不但在電子元器件，機(jī)電產(chǎn)品的偶然失效期內(nèi)普遍使用，而且在復(fù)雜系統(tǒng)和整機(jī)方面以及機(jī)械技術(shù)的可靠性領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用[9]。因此，指數(shù)分布中異常數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)問(wèn)題很重要，具有理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

FⅠSHER[10]提出構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量分別檢驗(yàn)樣品極值X（1）、X（n）是否為異常數(shù)據(jù)。KⅠMBER[11]提出利用同時(shí)檢驗(yàn)X（1）、X（n）是否為異常數(shù)據(jù)。在KⅠM B E R 的基礎(chǔ)上，唐年勝等[12]提出利用分別檢驗(yàn)X（1），…，X（s）和X（n－k+1）是否為異常數(shù)據(jù)。基于FⅠSHER 的統(tǒng)計(jì)量，朱宏[13]提出基于樣本中位數(shù)構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量和分別檢驗(yàn)樣本極值X（1）、X（n）是否為異常數(shù)據(jù)。李云飛[14]提出基于樣本分位數(shù)構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量，可以通過(guò)分別檢驗(yàn)樣本極值X（1）、X（n）是否為異常數(shù)據(jù)。

本文在王蓉華等[15]提出的均值比檢驗(yàn)方法的基礎(chǔ)上，引入波動(dòng)率[16]的概念，構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，給出一種新的檢驗(yàn)方法，用于檢驗(yàn)指數(shù)分布的異常數(shù)據(jù)。

2 度量標(biāo)準(zhǔn)

記X1，X2，…，Xn是來(lái)自于指數(shù)分布總體X的樣本，其分布函數(shù)為：

假定x1，x2，…，xn是樣本X1，X2，…，Xn的觀測(cè)值，將x1，x2，…，xn按照從小到大的順序排列，得到x（1）≤x（2）≤…≤x（n），即是樣本X1，X2，…，Xn的次序統(tǒng)計(jì)量X（1），X（2），…，X（n）的觀測(cè)值[9]，如果樣本中存在異常數(shù)據(jù)，則一定會(huì)出現(xiàn)在X（1），X（2），…，X（n）的左側(cè)低端或右側(cè)高端。

設(shè)X（1），X（2），…，X（r）（1≤r≤n）是來(lái)自指數(shù)分布的樣本容量為n的前r個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量，平均壽命參數(shù)μ=θ，可以得到θ的最小方差無(wú)偏估計(jì)，即是MLE 為：

定義1[15]：設(shè)X（1），X（2），…，X（r）（1≤r≤n）是來(lái)自總體分布F（x，θ）的樣本容量為n的前r個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量，是僅依賴(lài)于X（1），X（2），…，X（k）的均值μ的點(diǎn)估計(jì)，稱(chēng)是均值點(diǎn)估計(jì) ?kμ在點(diǎn)k的跳躍度（簡(jiǎn)稱(chēng)k點(diǎn)的跳躍度）。

由于點(diǎn)估計(jì)的跳躍度可能存在負(fù)數(shù)值，故在跳躍度的基礎(chǔ)上提出波動(dòng)率的概念，進(jìn)而由此衡量異常數(shù)據(jù)對(duì)點(diǎn)估計(jì)的影響。同樣假設(shè)X（1），X（2），…，X（r）（1≤r≤n）是來(lái)自總體分布F（x，θ）的樣本容量為n的前r個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量， ?kμ是僅依賴(lài)于X（1），X（2），…，X（k）的均值μ的點(diǎn)估計(jì)，稱(chēng)為X（k）對(duì)均值μ的點(diǎn)估計(jì)的波動(dòng)率（簡(jiǎn)稱(chēng)k點(diǎn)的波動(dòng)率）[16]。

以下討論跳躍度的精確分布及其分位數(shù)。

引理1[17]：設(shè)X1，X2，…，Xn是來(lái)自于指數(shù)分布的樣本容量為n的樣本，X（1），X（2），…，X（r）（1≤r≤n）為前r個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量。約定X（0）=0，令Y（1）=nX（1），Y（2）=（n－1）（X（2）－X（1）），…，Y（i）=（n－i+1）（X（i）－X（i－1）），…，Y（r）=（n－r+1）（X（r）－X（r－1）），（2）。則…，r；2°Y（i）相互獨(dú)立，i=1，…，r。

定理1[15]：設(shè)X（1），X（2），…，X（r）（1≤r≤n）是來(lái)自指數(shù)分布的樣本容量為n的前r個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量，則對(duì)任意的1≤k＜r≤n，有分布的1－α分位數(shù)，其中，F(xiàn)1－α（2（r－k），2k）是自由度為2（r－k），2k的F－分布的1－α分位數(shù)。

3 異常數(shù)據(jù)檢驗(yàn)步驟

異常數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)通常有以下2 種檢驗(yàn)方法：①?gòu)恼w出發(fā)，利用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量逐步檢驗(yàn)異常數(shù)據(jù)；②利用某種方法，即根據(jù)一定規(guī)則先找出可疑的異常數(shù)據(jù)集合，而后用合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢測(cè)這個(gè)集合是否異常[16]。第一種方法由于統(tǒng)計(jì)量的選取不當(dāng)，很容易遭受屏蔽效應(yīng)或吞噬效應(yīng)，而不易確定異常數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)是第二種方法的弊端。本文將采用完全相反的方式，利用王蓉華[15]的均值比方法，首先按照相應(yīng)的準(zhǔn)則找出有序數(shù)列的正常數(shù)據(jù)集，隨后從正常數(shù)據(jù)集出發(fā)，每次向左或向右添加一個(gè)相鄰數(shù)據(jù)，用合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢測(cè)是否為異常數(shù)據(jù)，如此下去，直至找到所有的正常數(shù)據(jù)。以下介紹檢驗(yàn)步驟。

以上兩者相互獨(dú)立，由定理1 可知：

顯然，對(duì)于給定的顯著性水平α（0.10，0.05，0.01），如果，則可以認(rèn)為是異常大數(shù)據(jù)。如果，則認(rèn)為在顯著性水平α下，是異常大數(shù)據(jù)， 也是最小的異常大數(shù)據(jù)， 從而認(rèn)為都是異常大數(shù)據(jù)；否則，則繼續(xù)添加下一個(gè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行考察：

如上述方法步驟重復(fù)進(jìn)行，直至找到最小的異常大數(shù)據(jù)，那么該數(shù)據(jù)后面的所有數(shù)據(jù)都為異常大數(shù)據(jù)。在剔除所有的異常大數(shù)據(jù)后，在正常數(shù)據(jù)的左側(cè)低端依次添加數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)是否為異常小數(shù)據(jù)，顯然，后面的檢驗(yàn)步驟和檢驗(yàn)異常大數(shù)據(jù)的步驟完全相似。在找到最大的異常小數(shù)據(jù)后，則該數(shù)據(jù)以前的所有數(shù)據(jù)都為異常小數(shù)據(jù)。在剔除所有的異常小數(shù)據(jù)后，得到的數(shù)據(jù)就為來(lái)自指數(shù)分布的正常樣本數(shù)據(jù)。

4 實(shí)例分析

本文僅對(duì)只存在異常大數(shù)據(jù)的樣本進(jìn)行實(shí)例分析。案例[15]：對(duì)指數(shù)分布取n=10、k=6，其中X（1），…，X（6）來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)分布，X（7），…，X（10）來(lái)自參數(shù)θ=5 的指數(shù)分布，用Monte-Carlo 模擬的方法產(chǎn)生這10 個(gè)隨機(jī)數(shù)為0.079 9、0.136 3、0.279 3、0.423 1、0.617 9、0.921 2、4.821 6、5.833 6、8.549 4、13.059 9。

首先計(jì)算各點(diǎn)的波動(dòng)率如下（2≤k≤10）：0.182 6、0.250 4、0.058 2、0.070 4、0.106 4、2.034 3、0.002 8、0.083 7、0.034 2。

從中可以看出在ξ（7）=2.034 3 點(diǎn)波動(dòng)率最大，為一極大值點(diǎn)，所以X（7）、X（8）、X（9）、X（10）極其可能是異常大數(shù)據(jù)，由于，所以，取1－α=0.95，樞軸量的分位數(shù)U，由此可確定X（7）為最小的異常大數(shù)據(jù)，進(jìn)而確定是異常大數(shù)據(jù)。

5 總結(jié)

異常數(shù)據(jù)的出現(xiàn)在一定程度上降低了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果發(fā)生明顯變異，最終導(dǎo)致人們對(duì)所分析的問(wèn)題給出不正確的結(jié)論，因此，異常數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)分析中首要的工作[18]。

本文針對(duì)指數(shù)分布樣本中的異常數(shù)據(jù)，在跳躍度[15]的基礎(chǔ)上，引入波動(dòng)率的概念，構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并給出相應(yīng)的精確分布，求出它的分位數(shù)，給出了一種新的異常數(shù)據(jù)檢驗(yàn)方法，最后通過(guò)實(shí)例說(shuō)明本文所討論的方法是實(shí)際可行的。