測定データの異常値除去方法 : 基本統計量の歪度を用いたデータスクリーニング手法

摘要

VLSI設計における素子ばらつきの考慮は、現在、そして未来おける重大関心事である。 しかも、素子測定、ばらつきのモデリング、設計への反映の各段階において、新たなる技術開発のステップが多数存在する。 そしてその多くは独自の基本概念を必要とする革新的技術である。 そのような多数の課題の一つ、測定データの異常値除去の方法を新たに開発した。 基本統計量の歪度を応用している。正常データに対する副作用は少なく、異常なデータを効率的に除去することができる。素子ばらつきの評価に必要な、大規模測定の信頼性を、著しく向上させることが可能になる。