Page 306 - 4196

1
n  j ; 8  , 3 , 2 10 ; x    x  . 6 13 ;
2
10
j
7 j

2 / 1
 1 2 


S 10    x  x 10    . 0 922 ; t . 0 975 , 6  . 2 447 ;
j
  7 j  
2 / 1
 n 


 
x  x 10  S  2   t . 0 975 , 7 
k
10 
 n  2 
2
 . 6 13  . 0 922 8 6 . 2  447  . 3 52 .
 10
 
Оскільки x  5 . 4  x  . 3 52, то за критерієм (6.23)
k
його аномальність не підтверджується.
Завершуючи розгляд ефективності критеріїв (6.22) і
(6.23) можна відмітити, що вони мають високу ефектив-
ність виявлення аномальності єдиного спостереження.
При наявності двох або більше аномальних спостережень
послідовна процедура, розглянута в попередньому при-
кладі, може вимагати більшої кількості даних, і, окрім
того, не завжди має однозначний характер по відношен-
ню до порядку, в якому виконується перевірка аномаль-
ності окремих спостережень. Зауважимо, що вибірка спо-
стережень, звільнена від аномальних спостережень, може
рахуватись фоновою і використовуватись для обчислення
фонових числових характеристик. Поряд з розглянутими
в даному розділі в літературі описані багато інших кри-
теріїв аномальності єдиного спостереження [3,9]. Наве-
демо порівняння ефективності критеріїв (6.22) і (6.23) з
деякими класичними:
1 Найбільше абсолютне нормоване відхилення
(критерій Н.В. Смірнова), рекомендований в стандартах
по метрології
x  x
j
D  max .
1
S
2 Найбільше нормоване відхилення

306