وجود مشاهدات پرت یکی از مهم ترین موضوعات در استنباط آماری است. با توجه به این که این مشاهدات تأثیر زیادی بر مدل برازش داده شده و استنباط های مربوط به آن دارند، پیدا کردن روش هایی برای کشف مشاهدات پرت ضروری است. در این پایان نامه چندین روش کشف مشاهدات پرت در مجموعه داده های تک متغیره و چندمتغیره معرفی شده است. این روش ها بر اساس فاصله و نزدیکترین همسایگی هستند. سپس چهار روش برای کشف مشاهدات پرت ...

در تحلیل پوششی داده ها که از مقایسه ی عملکرد نسبی یک واحد در قیاس با مجموعه ی مرجع برای تشخیص ناکارایی نسبی و ارائه ی الگوی بهبود استفاده می شود، تشخیص درست واحدهای پرت برای دستیابی به نتایج دقیق بسیار مهم است. در این نوع مدل ها ی مرز قطعی، امروزه به کارگیری آزمون های آماری در تشخیص داده های پرت بسیار مرسوم هستند. این مقاله به معرفی دو آزمون آماری برای تشخیص نقاط پرت در تحلیل پوششی داده ها می پ...

مشاهدات سری های زمانی گاهی اوقات تحت تأثیر پیشامدهایی نظیر: اعتصا ب ها، ظهور جنگ ها، بحران های سیاسی و غیره قرار می گیرند. نتایج این پیشامدهای بازدارنده، به وجود آوردن مشاهدات مصنوعی است که با بقیه ی مشاهدات سری زمانی سازگاری ندارد. این قبیل مشاهدات را نقاط پرت می نامند. در این رساله نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح ، تغییر موقت در سری های زمانی چند متغیره مورد بررسی قرار گرفته اند. جهت شن...

کارایی روش منشأیابی با ردیاب­‌ها یا انگشت­‌نگاری به‌­عنوان روشی موفق و مؤثر برای تعیین منابع رسوبات به اثبات رسیده است. اولین و مهم­ترین مرحله روش منشأیابی رسوب، انتخاب ترکیب مناسبی از ردیاب است که قادر به جداسازی منابع رسوب باشند .وجود داده­‌های پرت بر انتخاب ترکیب مناسبی از ردیاب­‌ها اثر گذاشته، ممکن است مانع انتخاب متغیرهای مهم (ردیاب­‌های مؤثر) شده و توان جداسازی یا درصد طبقه­‌بندی صحیح را ...