【摘 要】
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文章针对样本数据服从极值分布、样本中出现异常数据的检验问题进行了研究。首先基于尺度参数σ的最佳线性无偏估计(BLUE),并利用次序统计量的贡献率,构造了检验统计量,然后通过Monte-Carlo模拟得到了检验统计量的分位数,给出了异常数据的疑似个数和具体检验方法,最后通过实例说明所给出的检验方法是可行的。
【基金项目】
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西华师范大学英才科研基金项目(17YC381)。
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文章针对样本数据服从极值分布、样本中出现异常数据的检验问题进行了研究。首先基于尺度参数σ的最佳线性无偏估计(BLUE),并利用次序统计量的贡献率,构造了检验统计量,然后通过Monte-Carlo模拟得到了检验统计量的分位数,给出了异常数据的疑似个数和具体检验方法,最后通过实例说明所给出的检验方法是可行的。
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