SHERP

지수평활법을 활용한 시계열에서의 이상점 탐지
Detecting Outlierwith Exponential Smoothing in Time Series

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Authors
이정준
Advisor
조신섭
Major
자연과학대학 통계학과
Issue Date
2017
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
이상점
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 통계학과, 2017. 2. 조신섭.
Abstract
시계열 자료에서 이상점을 탐지하는 기법은 다양하게 연구되었다. 이 논문에서는 Cipra and Hanzak(2011)의 알고리즘을 단순화하여, 자료에서 가장 최신의 데이터가 이상점인지를 판별하였다. 반복 모의 실험을 통해 단순화된 알고리즘에 포함된 평활상수의 값을 다양하게 변경하며 어떠한 결과가 나오는지 비교하여 최적의 상수를 찾으려 시도하였다. 도출된 상수를 이용하여 모의 실험에서 가산형 이상점을 올바르게 탐지하는 비율을 살펴보고, Tukey(1977)와 Rousseeuw and Leroy(1987)이 제안한 방법과 비교하여 각각의 특징을 분석하였다.
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/131340
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Statistics (통계학과)Theses (Master's Degree_통계학과)
  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse