文档介绍：目录摘要 I关键词 I1 引言 12 异常值的判别方法 1 检验(3S)准则 1 狄克松(Dixon)准则 2 格拉布斯(Grubbs)准则 2 指数分布时异常值检验 3 莱茵达准则(PanTa) 3 肖维勒准则() 43 实验异常数据的处理 44 结束语 5参考文献 6试验数据异常值的检验及剔除方法摘要:在实验中不可避免会存在一些异常数据,而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响,异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、,并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值,此方法简单、直观、快捷,:异常值检验;异常值剔除;DPS;测量数据引言在实验中,由于测量产生误差,从而导致个别数据出现异常,往往导致结果产生较大的误差,,以致使研究对象变化规律异常,,、操作方法、实验条件等过程,[1],吴先球,用Origin剔除线形拟合中实验数据的异常值;“环值”;运用了统计学中各种判别异常值的准则,,常用的有检验(3S)准则、狄克松(Dixon)准则、格拉布斯(Grubbs).检验(3S)准则 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则,它是按分布的实际误差分布范围来判别异常值,:首先剔除一个可疑值,,,,,则为异常值,应予剔除,否则为正常值,:为显著水平;数据个数;为检验系数,(Dixon)准则设有一组测量数据,且为正态分布,则可能为异常值的测量数据必然出现在两端,(见表1).当显著水平为1%或5%时,,则为异常值,如果测量数据的检验统计量,(Grubbs)准则设有一组测量数据为正态分布,为了检验数据中是否存在异常值,将其按大小顺序排列,即,,、是标准差,,格拉布斯导出了其统计分布,并给出了当显著水平为1%或5%,,则认为与之对应的或为可疑异常值,,为了检验数据中是否存在异常值,将其按大小顺序排列,:当样本量时,计算统计量及对于给定的显著水平()和样本数量,,认为为异常值;若时,,,若,则判断为异常值;若,(PanTa)对于实验数据测出值,求取其算术平均值及剩余误差值,(假设服从正态分布):,则相对而言误差较大,应舍去;,为正常数据,,如果误差服从正要分布,,,取舍的概率较小,(),数据的参与误差,,样品容量为时的判别系数,弥