Разработаны новые робастные алгоритмы обработки результатов многократных измерений состава и свойств нефтепродуктов, учитывающие тот факт, что эмпирическая функция распределения результатов измерений состава и свойств нефтепродуктов представляет собой смесь двух нормальных распределений с разными значениями параметров положения и масштаба. В случае измерений состава и свойств нефтепродуктов в качестве робастных оценок параметра положения и параметра масштаба выборки предложено использовать М-оценки с предварительным масштабированием на основе модифицированной функции Хампеля. Для нахождения М-оценки предложены два итеративных способа вычисления на основе средневзвешенного метода наименьших квадратов, отличающиеся процедурами расчета начальных оценок параметров положения и масштаба выборки. При числе результатов в выборке более двадцати в качестве начальных значений параметров положения и масштаба целесообразно использовать α‑урезанное среднее и α‑урезанное стандартное отклонение с долей усечения 0,05. При числе результатов в выборке менее двадцати в качестве начальных значений параметра положения и параметра масштаба обоснованно использование робастных оценок, не требующих удаления части данных. В качестве начальной оценки параметра положения предложено использовать оценку Ходжеса – Лемана; в качестве параметра масштаба – медианы абсолютных разностей. Предложенные робастные алгоритмы могут быть использованы при обработке результатов эксперимента по определению показателей прецизионности, правильности и точности методик измерений состава и свойств нефтепродуктов, итогов межлабораторных сравнительных испытаний нефтепродуктов, расчете аттестованного значения стандартных образцов состава и свойств нефтепродуктов, а также в других случаях многократных наблюдений.
New robust algorithms of treatment of the results of multiple measurements of composition and properties of petroleum products were developed in respect that empirical distribution function of the results of measurements of composition and properties of petroleum products are the mixture of two normal distributions with different values of position and scale parameters. In case of measurements of composition and properties of petroleum products it has been proposed to use M-estimator with pre-scaling based on modified Hampel function as robust estimators of position and scale parameters. To calculation M-estimator two iterative methods based on weighted average method of least squares were suggested which differs by procedures of initial estimators of position and scale parameters of sample. In case of more than twenty results in sample, it is expedient to apply α-truncated mean and α-truncated standard deviation with 0,05 truncation share as initial values of position and scale parameters. In case of less than twenty results in sample, it is reasonable to apply robust estimators as initial values of position and scale parameters, which don’t require removal of some part of the data. It was proposed to use Hodges-Lehmann estimator as an initial value of position parameter and median of absolute differences as a scale parameter. The proposed robust algorithms can be used in treatment of experiment results on determination of indexes of precision, trueness and accuracy of the methods of measurement of composition and properties of petroleum products; results of interlaboratory comparison tests of petroleum products; calculation of certified value of standard samples of composition and properties of petroleum products and in other cases of multiple observations.
Asymptotic Behavior of Robust Estimators of Regression and Scale Parameters with Fixed Carriers
