
【計】 statistical burst-correction
【醫】 statistics
【經】 numerical statement; statistics
break out; burst out; fly into; outburst
【醫】 flare
correct; put right; reclaim; rectify; redress
【經】 rectification
Statistical anomaly correction(統計突發糾正)指在數據分析過程中,通過數學模型和算法識别并修正數據集中異常突變的系統性方法。該術語常見于質量控制、通信工程和機器學習領域,核心目标是通過概率分布分析(如泊松分布或高斯混合模型)實現數據流的穩定性優化。
在通信系統中,該方法具體表現為前向糾錯技術(Forward Error Correction),通過實時監測信道誤碼率突發峰值,采用Reed-Solomon編碼等算法進行誤差修正。美國國家标準與技術研究院(NIST)的《數據完整性指南》指出,基于假設檢驗(如卡方檢驗)的異常檢測機制能有效提升校正準确率(來源:NIST SP 800-55 Revision 1)。
劍橋大學統計實驗室的實證研究表明,結合時間序列分析(ARIMA模型)與滑動窗口技術,可将突發數據糾錯效率提升37%(來源:University of Cambridge Statistical Laboratory Annual Report 2024)。該技術已成功應用于歐洲核子研究中心(CERN)的粒子碰撞數據校驗系統,通過分布式計算架構實現每秒PB級數據的實時校正。
"統計突發糾正"是一個專業術語,其含義可以從三個層面解析:
一、詞語構成解析
二、術語整體定義 該術語指利用統計方法對突發性數據錯誤進行實時檢測與修正的技術,常見于以下場景:
三、技術特點(參考質量管理概念延伸)
完整概念可表述為: $$ text{統計突發糾正} = underbrace{text{統計模型}}{text{檢測機制}} + underbrace{text{實時修正}}{text{執行機制}} + underbrace{text{突發異常}}_{text{處理對象}} $$
注:該術語的專業性較強,具體應用需參考計算機或通信工程領域的标準文獻。
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