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188宝金博页面版: 多次重复测量的粗大误差剔除方法简介

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内容提示: 多次重复测量的粗大误差剔除方法简介 在一组条件完全相同的重复试验中, 个别的测量值可能会出现异常。 如测量值过大或过。庑┕蠡蚬〉牟饬渴菔遣徽5, 或称为可疑的。 对于这些可疑数据应该用数理统计的方法判别其真伪, 并决定取舍。 常用的方法有拉依达法、 肖维纳特(Chavenet) 法。 格拉布斯(Grubbs) 法等。 一、 拉依达法 当试验次数较多时, 可简单地用 3 倍标准偏差(3S) 作为确定可疑数据取舍的标准。当某一测量数据(xi) 与其测量结果的算术平均值(x-‘) 之差大于 3 倍标准偏差时, 用公式表示为: ?xi -x-‘?>3S 则该测量数据...

文档格式:DOC | 页数:2 | 浏览次数:351 | 上传日期:2012-02-19 17:10:07 | 文档星级:
多次重复测量的粗大误差剔除方法简介 在一组条件完全相同的重复试验中, 个别的测量值可能会出现异常。 如测量值过大或过。庑┕蠡蚬〉牟饬渴菔遣徽5, 或称为可疑的。 对于这些可疑数据应该用数理统计的方法判别其真伪, 并决定取舍。 常用的方法有拉依达法、 肖维纳特(Chavenet) 法。 格拉布斯(Grubbs) 法等。 一、 拉依达法 当试验次数较多时, 可简单地用 3 倍标准偏差(3S) 作为确定可疑数据取舍的标准。当某一测量数据(xi) 与其测量结果的算术平均值(x-‘) 之差大于 3 倍标准偏差时, 用公式表示为: ?xi -x-‘?>3S 则该测量数据应舍弃。 这是美国混凝土标准中所采用的方法, 由于该方法是以 3 倍标准偏差作为判别标准, 所以亦称 3 倍标准偏差法, 简称 3S 法。 取 3S 的理由是: 根据随机变量的正态分布规律, 在多次试验中, 测量值落在 x-‘一 3S与 x-‘ 十 3S 之间的概率为 99.73%, 出现在此范围之外的概率仅为 0.27%, 也就是在近 400次试验中才能遇到一次, 这种事件为小概率事件, 出现的可能性很。 几乎是不可能。 因而在实际试验中, 一旦出现, 就认为该测量数据是不可靠的, 应将其舍弃。 另外, 当测量值与平均值之差大于 2 倍标准偏差(即 ?xi -x-‘?> 2S) 时, 则该测量值应保留, 但需存疑。 如发现生产(施工)、 试验过程屯有可疑的变异时, 该测量值则应予舍弃。 拉依达法简单方便, 不需查表, 但要求较宽, 当试验检测次数较多或要求不高时可以应用, 当试验检测次数较少时(如 n<10) 在一组测量值中即使混有异常值, 也无法舍弃。 二、 肖维纳特法 进行 n 次试验, 其测量值服从正态分布, 以概率 1/ (2n) 设定一判别范围(一 knS,knS), 当偏差(测量值 xi 与其算术平均值 x-‘之差) 超出该范围时, 就意味着该测量值 xi是可疑的, 应予舍弃。 判别范围由下式确定: 肖维纳特法可疑数据舍弃的标准为: ?xi 一 x-‘?/S≥kn 三、 格拉布斯法 格拉布斯法假定测量结果服从正态分布, 根据顺序统计量来确定可疑数据的取舍。

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