A Robust Skewed Boxplot for Detecting Outliers in Rainfall Observations in Real-Time Flood Forecasting
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The standard boxplot is one of the most popular nonparametric tools for detecting outliers in univariate datasets.
For Gaussian or symmetric distributions, the chance of data occurring outside of the standard boxplot fence is only 0.7%.
However, for skewed data, such as telemetric rain observations in a real-time flood forecasting system, the probability is significantly higher.
To overcome this problem, a medcouple (MC) that is robust to resisting outliers and sensitive to detecting skewness was introduced to construct a new robust skewed boxplot fence.
Three types of boxplot fences related to MC were analyzed and compared, and the exponential function boxplot fence was selected.
Operating on uncontaminated as well as simulated contaminated data, the results showed that the proposed method could produce a lower swamping rate and higher accuracy than the standard boxplot and semi-interquartile range boxplot.
The outcomes of this study demonstrated that it is reasonable to use the new robust skewed boxplot method to detect outliers in skewed rain distributions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Chao& Yang, Jinyan. 2019. A Robust Skewed Boxplot for Detecting Outliers in Rainfall Observations in Real-Time Flood Forecasting. Advances in Meteorology،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118549
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Chao& Yang, Jinyan. A Robust Skewed Boxplot for Detecting Outliers in Rainfall Observations in Real-Time Flood Forecasting. Advances in Meteorology No. 2019 (2019), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118549
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Chao& Yang, Jinyan. A Robust Skewed Boxplot for Detecting Outliers in Rainfall Observations in Real-Time Flood Forecasting. Advances in Meteorology. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118549
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118549
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر