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文档简介

010203拉依达法格拉布斯法肖维纳特法

一组平行测定的数据中，有时会出现较为离群的数据，即明显偏大或偏小的数据，这些数据由过失误差造成，不具代表性，在进行数据分析之前，应用数理统计法判别其真伪，并决定取舍。常用方法有拉依达法、肖维纳特法、格拉布斯法等。可疑数据01拉依达法“小概率事件”原理

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），失效。拉依达法02肖维纳特法肖维纳特法可疑数据舍弃的标准为：

式中：Kn--肖维特系数，与试验次数n有关。

当n→∞，Kn→∞，此时所有异常值都无法舍弃。此外，肖维特系数与置信水平之间无明确联系，已逐渐被格拉布斯法所代替。肖维纳特法

肖维特系数KnnKnnKnnKnnKnnKnnKn31.3881.86132.07182.20232.30502.5841.5391.92142.12192.22242.31752.7151.65101.96152.13202.24252.331002.8161.73112.00162.15212.26302.392003.0271.80122.03172.17222.28402.495003.20肖维纳特法03格拉布斯法

格拉布斯法假定测量结果服从正态分布，根据顺序统计来确定可疑数据的取舍。

式中：g0--肖维特系数，与试验次数n有关。

格拉布斯法nβnβnβ0.010.050.010.050.010.0531.151.15132.612.33232.962.6241.491.46142.662.37242.992.6451.751.67152.702.41253.012.6661.941.82162.742.44303.102.7472.101.94172.782.47353.182.8182.222.03182.82.2.50403.242.8792.322.11192.852.53503.342.96102.412.18202.882.561003.593.17112.482.24212.912.58122.552.29222.942.60格拉布斯系数g0(β,n)格拉布斯法例：试用格拉布斯法判别测量数据真伪。

解:(1)测量数据按从小到大次序排列如下：

23.024.524.825.025.425.525.826.027.031.0

(2)计算数据特征量：

=25.8MpaS=2.1Mpa

(3)计算统计量：

由于g(10)>g(1),首先判别x(10)=31.0

(4)选定显著性水平β=0.05和n=10,由表查得:g0(0.05,10)=2.18

(5)判别:由于g(10)>=2.48>g0(0.05,10)=2.18,所以x(10)=31。0为异常值,应予舍去，这一结论与肖维特法结论是一致的。

仿照上述方法继续对余下9个数据进行判别,经计算没有异常值.格拉布斯法

1.每次只能舍弃一个可疑值，舍弃第一个数据后，检测数由n

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