An Estimation Procedure for Data Containing Outliers with a One-Directional Shift in the Mean
含均值单向偏移异常值的数据估计程序AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含均值单向偏移异常值的数据估计程序
- 研究问题
- 当实验中部分观测不来自目标总体，并因重复操作而出现单向偏高时，如何调整标准分析以估计目标个体的压力辨别能力？
- 方法与思路
- 作者针对牙科实验中的偏高异常观测提出修正分析程序，讨论其性质，提供数值结果，并与其他处理规则进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出了处理此类异常观测的估计程序，并通过牙科实验与竞争规则说明其表现；未明确陈述普遍优势或最优性。
- 阅读关注点
- 应核对异常观测的生成机制、单向偏移假设、修正规则如何影响目标估计，以及比较采用的损失标准和污染程度。
- 阅读边界
- 索引摘要稿件版本未注明，也未给出程序公式或数值结果；无法判断其对双向异常、其他污染机制或其他实验的适用性。
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.