Ausreißertest bei 2-dimensionaler Markov Kette

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Shanox Auf diesen Beitrag antworten »
Ausreißertest bei 2-dimensionaler Markov Kette
Hallo zusammen,

in meiner Abschlussarbeit nutze ich 2-dimensionale Markov Ketten zur Modellierung von Fahrzyklen.
Jetzt möchte ich auf meinen Datensatz einen Ausreißertest anwenden, um Messfehler in den Trainingsdaten zu eliminieren.

In meiner Arbeit ist ein Zustand definiert aus einer Kombination der Variablen Geschwindigkeit und Beschleunigung. In Abhängigkeit des aktuellen Zustands (z.B. v=10km/h, a=1m/s²) wird der Folgezustand (z.B. v2=11km/h, a2=0,8m/s² oder v2=11km/h, a2=0,6m/s² oder...) bestimmt. Es gibt immer einen aktuellen Zustand und n Folgezustände. Für jeden der n Folgezustände habe ich bereits die Auftrittswahrscheinlichkeiten berechnet. Die Folgezustände sind annähernd normalverteilt.

Nun zu meiner Frage:
Welchen Ausreißertest wende ich am besten auf meine Daten an, um Ausreißer in den Folgezuständen zu erkennen und zu eliminieren? Mein Problem besteht darin, dass die Daten von 2 Variablen abhängig sind...

Im Anhang ist ein Bild eingefügt, was die Verteilung der Nachfolgezustände zum Ausgangszustand v=62km/h und a=-0,2m/s² zeigt. Ich möchte nun die blaue Kurve darauf testen, ob Ausreißer vorhanden sind. (die blaue Kurve zeigt die Auftrittswahrscheinlichkeiten für die Folgekombinationen)

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Viele Grüße und vielen Dank,
Shanox
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