Под аномальным наблюдением понимается значение уровня ряда, нехарактерное для динамики изучаемого процесса. Аномальные уровни существенно отличаются от соседних и могут грубо искажать результаты моделирования:
Для их выявления может использоваться метод Ирвина. Для всех или только подозрительных уровней рассчитывается статистика
,
где 
— стандартное отклонение, а 
— среднее значение уровней ряда.
Если t превышает критическое значение кр, то уровень yt может быть аномальным.
|
n |
кр |
|
3 |
2,2 |
|
10 |
1,5 |
|
20 |
1,3 |
Аномальные наблюдения следует исключить, заменив их средними из двух соседних значений.
пример 1. В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y (млн. руб.) на кредитные ресурсы финансовой компании:
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
yt |
37 |
39 |
54 |
56 |
54 |
55 |
68 |
65 |
75 |
Проверить наличие аномальных наблюдений.
Решение. С помощью встроенной функции Excel «СТАНДОТКЛОН» было определено стандартное отклонение уровней ряда: Sy=12,47 млн. руб., после чего для всех уровней, начиная со второго, рассчитывается статистика Ирвина:
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
yt |
37 |
39 |
54 |
56 |
54 |
55 |
68 |
65 |
75 |
|
|
– |
2 |
15 |
2 |
-2 |
1 |
13 |
-3 |
10 |
|
t |
– |
0,2 |
1,2 |
0,2 |
0,2 |
0,1 |
1 |
0,2 |
0,8 |
Ни одно из значений t не превышает критического значения кр=1,5, что свидетельствует об отсутствии аномальных наблюдений.
