异常数据处理方法
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理环境监测数据是衡量和评估环境质量的重要依据，通过监测数据可以了解环境中存在的污染物浓度、气候变化等信息，为保护环境、预防环境污染提供科学依据。
在环境监测数据中，往往会出现一些异常数据，这些异常数据可能会对环境监测结果产生负面影响，因此需要对异常数据进行分析与处理。
一、异常数据的定义环境监测数据中的异常数据指的是与正常规律相悖的数据，即明显偏离正常数值范围的数据。
异常数据可能是由于仪器故障、操作失误、环境突发事件等原因导致的，也可能是由于环境污染物的异常排放或污染事件所致。
无论是哪种原因引起的异常数据，都需要及时分析，并采取相应措施进行处理。
二、异常数据的分析方法1. 数据分布分析通过分析监测数据的分布情况，可以发现是否存在异常数据。
常用的方法有绘制箱线图、直方图、散点图等，通过这些图表可以直观地查看数据的分布情况，从而找到异常数据的存在。
2. 趋势分析对监测数据进行时间序列分析，可以发现是否存在异常趋势。
如果出现了明显的异常趋势，可能是由于环境污染事件或其他突发事件所致，这时需要及时对数据进行分析，并寻找异常数据的原因。
3. 相关性分析环境监测数据往往是多个指标的综合数据，通过分析不同指标之间的相关性，可以帮助发现异常数据。
如果某些指标之间的关联性发生变化，可能是异常数据的表现，需要及时进行分析。
4. 质量控制分析监测数据的质量控制是异常数据分析的重要环节，通过建立监测数据的质量控制体系，可以及时发现和纠正异常数据，保证监测数据的准确性和可靠性。
质量控制分析包括数据审核、数据核查、数据比对等环节，通过这些环节可以有效地发现异常数据。
三、异常数据的处理方法1. 数据排除发现异常数据后，首先需要对异常数据进行排除，将异常数据从数据样本中剔除。
排除异常数据的方式可以是根据专业经验判断数据是否合理，也可以是根据统计学方法判断数据是否异常。
2. 数据修正对于异常数据，有些可以进行修正，使之符合实际情况。
数据处理中的异常检测与修复方法
数据处理中的异常检测与修复方法在数据处理过程中，我们经常会遇到各种异常情况，比如缺失值、异常值、噪声等。
这些异常数据会对我们的分析和建模过程产生不良影响，因此我们需要采取合适的方法来检测和修复这些异常数据。
下面是一些常见的异常检测和修复方法。
一、异常检测方法：1.缺失值检测：检测数据中的缺失值，可以通过统计每个特征中缺失值的数量或者可视化方式来进行检测。
常用的方法有缺失值热图、箱线图等。
2.异常值检测：检测数据中的异常值，可以采用基于统计分析的方法，如均值加减3倍标准差、箱线图等。
此外，还可以使用基于机器学习的方法，如无监督聚类、孤立森林、离群点检测等。
3.噪声检测：检测数据中的噪声，可以采用滤波器等信号处理方法，如中值滤波、高斯滤波等。
4.数据分布检测：检测数据是否符合其中一种特定的分布，如正态分布、均匀分布等。
可以采用正态性检验、数据可视化等方法进行检测。
二、异常修复方法：1.缺失值修复：对于检测到的缺失值，可以采用删除缺失值、插值法、回归法等方法进行修复。
删除缺失值可能会导致数据的丢失，插值法包括线性插值、多项式插值、样条插值等，回归法则是根据其他特征值进行预测。
2.异常值修复：对于检测到的异常值，可以采用删除异常值、截断法、平均值替换法等方法进行修复。
删除异常值可能会导致数据的丢失，截断法则是将超出一些阈值的值截断为阈值，平均值替换法则是将异常值替换为均值。
3.噪声修复：对于检测到的噪声，可以采用去噪滤波器等信号处理方法进行修复。
常用的去噪滤波器有中值滤波、高斯滤波等。
4.数据分布修复：如果发现数据不符合其中一种特定的分布，可以尝试进行数据变换，如对数变换、指数变换、分箱等，使数据更符合所需的分布。
需要注意的是，在进行异常检测和修复时，我们需要谨慎处理异常情况。
过度删除异常数据可能会导致信息丢失，而过度修复异常数据可能会引入偏差。
因此，在选择异常检测和修复方法时，需要结合具体的应用场景和数据特点综合考虑，对数据进行准确、合理的处理。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的异常数据分析与处理是保障环境质量监测工作的重要环节。
本文旨在详细介绍环境监测数据中异常数据的定义、原因和处理方法，以及异常数据处理的重要性和实际应用。
二、异常数据的定义异常数据是指与正常环境监测数据相比存在显著差异的数据点或者数据集合。
异常数据可能是由于仪器故障、人为误操作、环境变化等因素引起的。
对于环境监测数据而言，异常数据的存在可能会导致监测结果的失真，影响环境质量评估的准确性。
三、异常数据的原因1. 仪器故障：仪器的故障可能导致数据采集的不许确性，例如传感器的漂移、校准不许确等。
2. 人为误操作：操作人员在采集环境监测数据时可能存在误操作，例如操作不当、数据录入错误等。
3. 环境变化：环境本身的变化也可能导致数据的异常，例如突发的气候变化、污染源的变化等。
四、异常数据的处理方法1. 数据验证：对采集的环境监测数据进行验证，包括数据的完整性、准确性和一致性等方面的检查。
可以通过比对其他站点的数据、历史数据或者参考标准值等进行验证。
2. 数据清洗：对异常数据进行清洗，包括剔除无效数据、修正错误数据和填补缺失数据等。
可以采用插值法、平滑法或者其他统计方法进行数据清洗。
3. 异常数据分析：对异常数据进行分析，包括异常数据的特征提取、异常数据的分类和异常数据的趋势分析等。
可以采用统计学方法、机器学习方法或者其他数据分析方法进行异常数据分析。
4. 异常数据处理：根据异常数据的具体情况，采取相应的处理措施。
可以重新采集数据、修正数据或者剔除异常数据等。
五、异常数据处理的重要性1. 提高数据质量：处理异常数据可以提高环境监测数据的质量，减少误差和偏差，提高数据的准确性和可靠性。
2. 保障环境质量评估的准确性：异常数据的存在会影响环境质量评估的准确性，处理异常数据可以减少评估结果的偏差，提高评估结果的可信度。
3. 提高环境监测工作效率：及时处理异常数据可以减少数据处理的工作量，提高环境监测工作的效率和效果。
异常值处理的四种方法
异常值处理的四种方法异常值是数据分析中常见的问题，它们可能是由于测量误差、数据输入错误或其他原因导致的。
异常值对数据分析的结果有很大的影响。
因此，处理异常值是数据分析的一个重要环节。
本文将介绍四种常见的异常值处理方法。
一、删除异常值删除异常值是最常见的异常值处理方法之一。
该方法是将数据集中的异常值删除，然后重新计算统计指标。
这种方法的优点是简单易行，但也有一些缺点。
首先，删除异常值可能会导致数据集的大小减小，从而影响统计分析的准确性。
其次，删除异常值可能会导致数据集的偏差，从而影响数据分析的结果。
二、替换异常值替换异常值是另一种常见的异常值处理方法。
该方法是将异常值替换为数据集中的其他值，例如平均值、中位数或众数。
这种方法的优点是可以保留数据集的大小和形状，从而减少数据集的偏差。
但是，替换异常值可能会导致数据集的平均值、中位数或众数等统计指标发生变化，从而影响数据分析的结果。
三、离群值检测离群值检测是一种用于识别异常值的方法。
该方法是通过统计学方法或机器学习方法来识别数据集中的异常值。
常用的离群值检测方法包括箱线图、Z分数、Tukey方法和LOF方法等。
这种方法的优点是可以准确地识别异常值，从而提高数据分析的准确性。
但是，离群值检测可能会导致一些正常值被错误地标记为异常值，从而影响数据分析的结果。
四、分组处理分组处理是一种将数据集分组并分别处理的方法。
该方法是将数据集中的异常值分组，并对每个组进行单独的处理。
例如，可以将数据集按照年龄、性别、职业等因素分组，并对每个组进行单独的处理。
这种方法的优点是可以保留数据集的大小和形状，从而减少数据集的偏差。
但是，分组处理可能会导致数据集中的某些组大小太小，从而影响数据分析的结果。
综上所述，异常值处理是数据分析的一个重要环节。
不同的异常值处理方法有不同的优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。
在实际应用中，可以根据经验和领域知识来选择合适的方法，并结合多种方法进行处理，以提高数据分析的准确性和可靠性。
数据分析中的异常值处理方法
数据分析中的异常值处理方法引言：在数据分析的过程中，异常值是一种常见的问题。
异常值指的是在数据集中与其他数据明显不同的观测值。
异常值的存在可能会对数据分析的结果产生严重的影响，因此在进行数据分析之前，我们需要对异常值进行处理。
本文将介绍几种常见的异常值处理方法，并对其优缺点进行分析。
一、标准差法标准差法是一种常见的异常值处理方法。
该方法基于数据的标准差，将与平均值相差较大的观测值视为异常值。
具体步骤如下：1. 计算数据的平均值和标准差；2. 根据平均值和标准差，确定异常值的阈值范围；3. 将落在阈值范围之外的观测值视为异常值。
标准差法的优点是简单易行，适用于大部分数据集。
然而，该方法的缺点在于对数据分布的假设较为严格，对于非正态分布的数据集可能会产生误判。
二、箱线图法箱线图法是另一种常见的异常值处理方法。
该方法基于数据的四分位数，将位于箱线图上下限之外的观测值视为异常值。
具体步骤如下：1. 绘制数据的箱线图；2. 根据箱线图上下限，确定异常值的阈值范围；3. 将落在阈值范围之外的观测值视为异常值。
箱线图法的优点是对数据分布的假设较为宽松，适用于各种类型的数据集。
然而，该方法的缺点在于对数据分布的假设较为粗略，可能会将一些正常的观测值误判为异常值。
三、3σ法3σ法是一种基于正态分布的异常值处理方法。
该方法假设数据服从正态分布，将与平均值相差3倍标准差以上的观测值视为异常值。
具体步骤如下：1. 计算数据的平均值和标准差；2. 根据平均值和标准差，确定异常值的阈值范围；3. 将落在阈值范围之外的观测值视为异常值。
3σ法的优点是基于正态分布的假设，适用于符合正态分布的数据集。
然而，该方法的缺点在于对数据分布的假设较为严格，对于非正态分布的数据集可能会产生误判。
四、局部离群因子法局部离群因子法是一种基于数据密度的异常值处理方法。
该方法通过计算观测值与其邻近观测值的距离，将距离较远的观测值视为异常值。
具体步骤如下：1. 计算每个观测值与其邻近观测值的距离；2. 根据距离，确定异常值的阈值范围；3. 将距离超过阈值范围的观测值视为异常值。
如何处理实验技术中的异常数据和结果
如何处理实验技术中的异常数据和结果在科学研究和实验技术中，异常数据和结果是常见的问题。
这些异常可能是由实验条件、仪器故障、实验操作等因素导致的。
如何正确处理这些异常数据和结果，对于研究的准确性和可靠性至关重要。
本文将就如何处理实验技术中的异常数据和结果进行探讨。
一、及时记录异常数据和结果在进行实验技术操作时，我们应注意及时记录异常数据和结果。
这些数据包括实验过程中出现的异常情况、记录的数据不符合预期值等。
及时记录异常数据可以帮助我们更好地分析问题，找出异常的原因，并及时采取措施进行修正。
二、确定异常数据的来源和原因一旦发现异常数据，我们需要深入研究，确定其来源和原因。
首先，我们可以检查实验操作过程中是否存在操作失误、使用了过期的试剂或仪器等。
其次，我们还可以检查实验条件是否稳定，实验设备是否正常工作。
通过排查和分析，我们可以尽可能地找到异常数据的来源和原因。
三、排除因素干扰在确定异常数据的来源和原因后，我们需要采取相应的措施排除干扰因素。
这包括调整实验条件，更换试剂或仪器，优化实验操作等。
通过排除干扰因素，我们可以减少异常数据的出现，提高实验数据的准确性和可靠性。
四、进行重复实验和数据验证在处理异常数据之后，我们应该进行重复实验和数据验证。
重复实验可以帮助我们确认实验结果的可靠性，并进一步验证修正后的实验技术是否有效。
在重复实验过程中，我们还可以注意一些操作细节，例如实验时间、温度要求、样本处理方法等，以提高实验结果的准确性。
五、寻求他人意见和建议在处理实验技术中的异常数据和结果时，我们也可以寻求其他人的意见和建议。
这些人可以是领域内的专家、同事、教授等。
通过与他们的交流和讨论，我们可以得到更广泛的视角和解决方法，从而更好地处理实验技术中的异常数据和结果。
六、注意数据分析和结果解释一旦处理好异常数据和结果，我们需要进行数据分析和结果解释。
在进行数据分析时，我们应该注意对数据进行统计分析，例如均值、标准偏差、方差等；对于实验结果的解释，我们应该采用科学严谨的方式，结合实验目的和原理进行推理和解析，以确保结果的可信度和说服力。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护和改善环境质量的重要手段，通过对环境中各项指标进行监测和分析，可以及时发现和处理异常情况，保障人类生活和生态环境的健康。
本文旨在介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理方法，以提供科学依据和技术支持。
二、异常数据的定义和分类异常数据是指与正常数据相比具有明显偏离的数据点，可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
根据异常数据的特征和影响程度，可以将其分为以下几类：1. 突变异常：数据点与周围数据相比出现明显的突变，可能是由于设备故障或环境因素突然变化所致。
2. 漂移异常：数据点呈现逐渐变化的趋势，可能是由于设备老化或环境慢性变化导致的。
3. 噪声异常：数据点在正常范围内波动，但存在明显的异常波动，可能是由于设备故障或测量误差引起的。
4. 缺失异常：数据缺失或丢失，可能是由于设备故障或数据采集错误所致。
三、异常数据分析方法1. 数据可视化分析通过绘制数据曲线图、散点图、直方图等可视化图表，可以直观地观察数据的分布和趋势，从而发现异常数据。
常用的数据可视化工具有Matplotlib、Tableau等。
2. 统计分析方法通过统计学方法对数据进行分析，可以计算出数据的均值、方差、标准差等指标，进而判断数据是否异常。
常用的统计分析工具有SPSS、Excel等。
3. 时间序列分析方法对时间序列数据进行分析，可以发现数据的周期性、趋势性和季节性变化，从而判断异常数据。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
4. 数据挖掘方法通过数据挖掘技术，对大量数据进行深入挖掘和分析，可以发现数据之间的关联规律和异常模式。
常用的数据挖掘方法有聚类分析、关联规则挖掘等。
四、异常数据处理方法1. 数据修正对于确定为异常的数据点，可以根据周围数据的趋势和规律进行修正。
修正方法可以通过插值、平滑等数学模型进行处理，以保证数据的连续性和合理性。
2. 数据剔除对于无法修正或修正后仍存在异常的数据点，可以将其剔除。
实验室鉴别和处理数据异常方法
实验室鉴别和处理数据异常方法引言在实验室工作中，准确和可信的数据是十分重要的。
然而，由于实验设备、实验操作或其他因素的影响，实验室中的数据异常是不可避免的。
因此，实验室需采取适当的方法来鉴别和处理这些数据异常，以确保数据的可靠性和科学性。
本文将介绍一些常用的实验室鉴别和处理数据异常的方法。
数据异常的鉴别方法1. 异常值检测异常值是与其他数据点显著不同的值，可能是由于误操作、设备故障或实验操作中的其他原因而出现的异常。
鉴别和处理异常值是鉴别和处理数据异常的首要步骤。
常用的异常值检测方法包括箱线图箱线图将数据进行分组，并通过绘制箱线和观察是否有超出箱线的数据点来检测异常值。
箱线图能够直观地展示数据的分布情况，并帮助识别异常值。
3σ原则3σ原则是一种常用的统计方法，假设数据服从正态分布。
根据3σ原则，异常值的定义是距离均值大于3倍标准差的数据点。
通过计算均值和标准差，并将超出范围的数据点标记为异常值。
2. 趋势分析趋势分析可用于鉴别数据中的异常趋势。
当数据呈现出非线性的异常趋势时，可能存在数据异常。
常用的趋势分析方法包括回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
在数据异常鉴别中，回归分析可用于研究数据的线性或非线性趋势，并判断是否存在异常。
时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据变化趋势的方法。
通过绘制时间序列图并分析其趋势，可以鉴别数据中的异常值。
数据异常的处理方法1. 数据清洗数据清洗是指移除异常值或进行修正，以提高数据的质量和可靠性。
在进行数据清洗时，应综合考虑实验目的、实验设计和异常值的原因。
常用的数据清洗方法包括删除异常值在通过鉴别方法确认了异常值后，可以将其从数据集中删除。
这样可以防止异常值对数据分析产生影响，提高数据的准确性。
修正异常值在一些情况下，可以通过一些方法修正或估计异常值。
例如，可以通过插值、平均值或回归分析等方法修正异常值，以确保数据的准确性。
2. 数据替代方法在某些情况下，不适合删除或修正异常值，但仍需要使用数据进行分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第五节
异常数据的剔除
表3
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
例3 用狄克逊准则检验例1测量数据中是否有 异常数据。 解 按大小顺序排序为：x9 ≤x8 ≤ x12 ≤ x1≤x10 ≤x13 ≤ x3 ≤ x15 ≤ x6≤ x ≤ x5 。 x4≤ x7≤ x14 ≤ x11 2 由直观判断,先对 x15(即 x5 )检验,作统计量 x15 x13 x5 x6 r15 x15 x3 x5 x12
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节 第 节
异常数据的剔除 异 数据的剔
方法是作出相应于某一数据的统计量,当该统计 量超出一定范围,则认为相应的测量数据不服从 正常分布而属异常数据。 一、莱以特(Paйma)准则 1 定义 对某量进行n 次等精度的重复测量,得 x1 , x2 ,, xn ,若某一数据 若某 数据xk相应的残差vk满足下式 条件,则认为xk含粗大误差,属异常数据,应剔除。
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
xk x p g 0n , s
第五节
异常数据的剔除
例2 试用格罗布斯准则判断例1中的异 常数据。 解 1 最可疑的数据为残差绝对值最大的数据x5。 对x5作统计量 v5 14 选定 =0.01，查表2得临界值为:
10.278 10.267 0.647 10.278 10.261
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
选定显著度 =0.01,由表3可得临界值为: r015,0.01 0.616 。 显然, r15 r015, 0.01 0.616 ,故x15(即 ( x5 ) 含粗大误差,应剔除。 , 。 对剩余的14个数据重新判断,对 x1作统计量为
食品试验设计与统计分析
x3 x1 x12 x9 r1 x12 x1 x15 x9 10.261 10.258 0.429 10.265 10.258
上海海洋大学食品学院
第五节 第 节
异常数据的剔除 异 数据的剔
对 x14 作统计量为 x14 x12 r14 x14 x3
v k x k x 3s
食品试验设计与统计分析
(4 - 49)
上海海洋大学食品学院
第五节 第 节
异常数据的剔除 异 数据的剔
式中:
x
——为 x1 , x2 ,, xn 的算术平均值；
s ——测量标准差的估计量。 这就是莱以特准则,亦称为 3 准则。
2 局限性 此准则在测量数据较少时可靠性差。特别是, 当采用贝塞尔公式计算测量标准差s时,若 时 若n≤10, ≤10 则对任一数据 xi 恒有
表2
2.66,因而剩余14
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节 第 节
异常数据的剔除 异 数据的剔
三、狄克逊(Dixon)准则 、狄克逊(Dixon)准则 1 定义 对某量进行n次重复测量,得 x1 , x2 ,, xn ,设测 量误差服从正常分布,按数值大小进行排列为 x1 ≤ x 2 ≤…≤ x n ,若某数据 xi 含有粗大误差,应 剔除。 2 方法 为检验 x1 ,作统计量
g 5
s
4. 6
3.04
g析
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
显 ,g 5 g 0 15, 0.01 ,因此 显然, ,因 x5含有粗大误差,应剔 有粗大 , 剔 除。 vi及 之后,进行判 2 对剩余数据在重新计算 x 、 断。对x2或x9作统计量
应剔除。
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
5 对于其余数据,应重复以上各步,重新计算算术 平均值及标准差,结果如下:
1 x x0 xi =10.263mm; n 1 i 1
n 1
vi xi x
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
rn
xn xn 1 x x n 7 1 n xn xn 1 8 n 10 x n x 2 (4 - 52) xn xn 2 11 n 13 x n x 2 x n x n 2 x x n 14 3 n
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
选定显著度 ,由表4-9查得该统计量的临界值 ,由表4 9查得该统计量的临界值 r0n, ,若满足 r1 r0n, ,则认为 x1含有粗 大误差,应舍弃。 同样,为检验 x n ,作统计量
食品试验设计与统计分析
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
1 x x0 xi n i 1
n
第五节
异常数据的剔除
2
s0
v
i 1
n
295 μm=4.6μm 4 6 n 1 15 1
i
3s 3 4.6μm=13.8μm 4 数据剔除:由于 数 除 x5残差绝对值最大,最为可疑,应 差绝 应 先检验。显然有 v5 3s ,因此 因此x5含有粗大误差, 含有粗大误差
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
解
将数据列表1 表1
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
1 计算算术平均值,取 x0 =10.265mm,则
1 =10.265mm+ ×(-3+3-2+13+2-2-5-7-3 15 -3 -1-4-1-2)×10 1 4 1 2)×10 mm=10.264mm; 10 264 2 计算各测量数据残差并填入表中。 3 计算标准差,按贝塞尔公式有:
x2 x15 x2 x12
莱以特准则适用于测量次数较多且要求 不高时,测量次数较少时不能使用； 格罗布斯(Grubbs)准则和狄克逊(Dixon) 准则都能适用于试验数据较少时的检验 ，在一些国际标准中，推荐使用这两种 准则来检验可疑数据； 准则来检验可疑数据 较为精确的试验中，可以选用两种、三 种方法对试验数据进行判断。
数n及显著度而定,其值列于表4 及显著度而定 其值列于表4-8; 8; ——显著度，为判断出现错误的概率,
值依具体问题选择。即当xk满
足式(4-50)，但不含粗大误差的概 足式(4 50) 但不含粗大误差的概 率为:
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
这就是格罗布斯准则。 2 优点 该准则克服了莱以特准则的缺陷 在概率意义 该准则克服了莱以特准则的缺陷,在概率意义 上给出较为严谨的结果,被认为是较好的判断准 则。
取 =0.01,查表得临界值 r0 14, 0.01 0.641 , 显然 r1 r0 14, 0.01,r14 r0 14, 0.01,因此剩余数 据均属正常。
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
10.268 10.265 0.429 10.268 10.261
测量数据包含:随机误差和系统误差,只要误差 值不超出允许范围,所得结果就应接受。粗大误 差 差超出了正常的误差分布范围,对测量结果造成 的 差 成 歪曲。因此应剔除包含有粗大误差的数据。 仅凭直观判断常常难于对粗大误差和正常分布 的较大的误差作出区分。若主观地将误差值较 大但属正常分布的数据判定为异常数据而剔除, 大但属正常分布的数据判定为异常数据而剔除 也同样会歪曲测量结果。 实践中常采用统计的方法判别系列测量数据中 的异常数据。以下列出几个判别准则,其基本
第五节 第 节
n 1 i 1
异常数据的剔除 异 数据的剔
2
s
v
i
n2
μm=2.6μm 2 6
3s =7.8μm
判断:显然 断 x2及x9最为可疑,但其残差 其 差
v9 3s ,可见 可见x2及x9属正常数据。因此,剩下 属正常数据。因此 剩下 v2
的14个数据均为正常数据。
小概率事件实际不可能性原理
随机事件的概率表示了随机事件在 次试 随机事件的概率表示了随机事件在一次试 验中出现的可能性大小。若随机事件的概率很 小，例如小于0.05、0.01、0.001，称之为小 概率事件。 概率事件
食品试验设计与统计分析
上海海洋大学食品学院
第五节 第 节
异常数据的剔除 异 数据的剔
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节
异常数据的剔除
二、格罗布斯(Grubbs)准则 1 定义 对某量进行n次重复测量,得 x1 , x2 ,, xn ,设测 量误差服从正常分布 若某数据xk满足下式,则认 量误差服从正常分布,若某数据 满足下式 则认 为xk含有粗大误差,应剔除。
g k
vi xi x 3s (i 1,2, , n)
食品试验设计与统计分析 上海海洋大学食品学院
第五节 第 节
异常数据的剔除 异 数据的剔
此时该准则无效。 当测量次数n不同时,vk超出±3s 的概率是不同 的。此准则没有考虑这 差别,也没有区别对可 的。此准则没有考虑这一差别,也没有区别对可 靠性的不同要求,因而比较粗糙。 例1 对某一尺寸进行15次等精度重复测量, 对某一尺寸进行15次等精度重复测量 得到数据如下(单位mm)：10.262， 10.268， 10 265 10 263 10 278 10 267 10 263 10.265，10.263，10.278，10.267，10.263， 10.260，10.258，10.262，10.264， 10.261， 10.264，10.263，10.265，试判别该列测量数据 中有无异常数据。 中有无异 数 。