简介:极端值亦称离群值或边远值,即在观测值中远远偏离数据主体部分的个别值,这些值不能服从假定的概率分布。如果将极端值和其它数据不加区别地等同对待,会使数据的离散程度加大,计算出的数字特征不能反映主体数据的特征。对极端值进行识别并加以处理,是探索性数据分析的一个重要问题。经过适当处理后的数据,具有较强的耐抗性,即对局部数据的不良行为具有不敏感性。在统计分析中,识别极端值的方法有以下几种:(一)四分展布法四分展布法是一种经验法,首先计算中位数和四分位数:设有数据X1,X2…Xn,将其从小到大排列,记为X(t),X(2)…X(n);当n为奇数时,n=2k+1,中位数=X(k),中位数位次为k+1;当n为偶
简介:基于三种退势方法较详细研究了方差比检验在非对称单位根检验中的适用性,并通过MC模拟揭示了其检验势性质。结果表明:在不含趋势项的TAR下,两机制TAR数据落在第一机制的比率是影响方差比检验势的重要因素,且比率越高检验势也越高;三机制TAR中落在中间机制的数据比率会影响检验势,随着比率增加检验势呈下降趋势,但程度不大。在含趋势的TAR下,由于趋势项在数据生成过程中具有支配作用,各种检验势会随着趋势设定的不同而不同。数据在不同机制之间的转换概率越高,则ROLS和RDM退势较OLS退势具有明显优势。