拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的,当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此,在测量次数较少的情况下,最好不要选用该准则。
-|YG**i/ https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%89%E4%BE%9D%E8%BE%BE%E5%87%86%E5%88%99/5678473?fr=aladdin @8{-B; 在统计理论中,肖维勒准则(以William Chauvenet命名)是评估一组实验数据(一组异常值)是否可能是虚假的一种手段。
LVP2jTz e:D8.h+&} +}[M&D 肖维勒准则背后的想法是找到一个以正态分布的均值为中心的概率带,它应该合理地包含数据集的所有n个样本。通过这样做,来自位于该概率带之外的n个样本的任何数据点可以被认为是异常值,从数据集中移除,并且可以计算基于剩余值和新样本大小的新的均值和标准偏差。
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这种异常值的识别将通过找到与平均值(D max)周围的概率带边界相对应的标准偏差的数量并将该值与可疑异常值与平均值之间的差值的绝对值进行比较来实现。通过样本标准差。(
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https://blog.csdn.net/ChenVast/java/article/details/82790818 jMr [UZ 利用格拉布斯(Grubbs)准则进行处理:根据误差理论,要有效地剔除偶然误差,一般要测量10次以上,兼顾到精度和响应速度,取15次为一个单位。在取得的15个数据中,有些可能含有较大的误差,需要对它们分检,剔除可疑值,提高自适应速度。对可疑值的剔除有多种准则,如莱以达准则、肖维勒(Chauvenet)准则、格拉布斯(Grubbs)准则等。以Grubbs准则为例,它认为若某测量值 xi对应的残差Vi满足下式
EIQ`?8KSR https://zhidao.baidu.com/question/67063803.html A:!_ &