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J-GLOBAL ID：201802226652678006   整理番号：18A0796129

実験室間研究における異常値検出のためのMandelのHおよびK統計の機能拡張【JST・京大機械翻訳】

Functional extensions of Mandel’s h and k statistics for outlier detection in interlaboratory studies

著者 (4件)： Flores Miguel (Escuela Politecnica Nacional Quito, Ecuador) ,  Tarrio-Saavedra Javier (Grupo MODES, CITIC, ITMATI, Departamento de Matematicas, Escola Politecnica Superior, Universidade da Coruna. Ferrol, Spain) ,  Fernandez-Casal Ruben (Grupo MODES, CITIC, ITMATI, Facultade de Informatica, Universidade da Coruna. A Coruna, Spain) ,  Naya Salvador (Grupo MODES, CITIC, ITMATI, Departamento de Matematicas, Escola Politecnica Superior, Universidade da Coruna. Ferrol, Spain)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 176  ページ： 134-148  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的なMandel hとk統計に基づく機能的データ解析(FDA)代替案を提案し,実験室間研究(ILS)において矛盾する結果を供給する研究室を同定した。ILsは分析法の精度を試験するために多くの研究室で行われている手順であり,分析手順の実行における実験室の熟練度を測定し,参照物質を認証し,新しい実験標準を評価する。ASTM E691によって提案されたhおよびk Mandel統計のような異常値試験の使用は,これらの目的を評価するために重要であり,単変量の観点から実験室内および実験室内のデータ位置および変動性を推定する。分析科学で得られた実験結果がしばしば機能的であることを考慮して,FDA技術の使用は重要なデータ情報の損失を防ぐことができる。hおよびk統計のFDAアプローチを提示し,機能的実験データを扱うためにポイント毎に得た。両機能統計を各実験室について推定し,それらの機能的限界をブートストラップ再サンプリングによって得て,hとkグラフィックスの新しいFDAバージョンを提示した。実および合成熱重量データを用いて,提案したFDA hおよびk統計の良好な性能および単変量アプローチに関するそれらの利点を評価した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  *異常値 ,  米国材料試験協会 ,  ブートストラップ
準シソーラス用語： リサンプリング ,  *異常値検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 研究所間研究 ,  機能データ解析 ,  異常値検出 ,  ブートストラップ ,  データの深さ

分類 (2件)： ドキュメンテーション  (CA01030Q) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実験室 ,  研究 ,  異常値検出 ,  統計 ,  拡張