An Estimation Procedure for Data Containing Outliers with a One-Directional Shift in the Mean
均值单向偏移异常值数据的估计程序AI 解读 ↓
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均值单向偏移异常值数据的估计程序
- 研究问题
- 当实验中部分观测并非来自目标总体，且重复操作导致测量值偏高时，如何修正常规分析以估计目标参数？
- 方法与思路
- 作者围绕牙科压力辨别实验提出修正分析程序，讨论其性质，提供数值结果，并与其他处理规则比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出针对异常观测导致数值偏高情形的分析修正程序，并以牙科实验及竞争规则比较说明其使用。
- 阅读关注点
- 应核对异常观测机制、修正程序的具体形式，以及数值比较采用的评价指标和实验条件是否支持实际应用。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，版本未注明；污染模型、程序性质及比较结果未具体说明，不能判断其一般稳健性。
原文摘要
Data collected in experiments often include spurious observations, that is, observations not from the population of interest, that need to be taken into account during data analysis. This article considers a dental experiment the objective of which is to estimate a person's discriminating pressure. Because of the monotony of repetition in this experiment, some data points result in inflated values. A procedure is presented for revising the standard analysis when these spurious observations occur. Properties of this procedure are discussed and numerical results provided. The dental experiment is used to illustrate the procedure. A comparison of this procedure with competing rules is also presented.