計(jì)量檢定中,數(shù)據(jù)的可靠性是我們必須考慮的,更是計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)的測量不確定度計(jì)算中不可或缺的一個因素。在多次測量中,個別測定值與其他測定值之間存在比較明顯的差異,這種有明顯差異的值稱為離群值,也叫異常值。異常值的存在會掩蓋測量對象的變化規(guī)律,得出錯誤的檢定結(jié)論。文章主要介紹了判別和處理異常值的常用方法,并運(yùn)用python語言設(shè)計(jì)出一種直觀、有效、快速的異常值剔除工具,這種工具運(yùn)用于日常檢定工作既節(jié)省了時(shí)間,又提高了實(shí)驗(yàn)測量精度。 

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 異常值判別的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
    1.1 奈爾檢驗(yàn)法
    1.2 拉依達(dá)檢驗(yàn)法
    1.3 格拉布斯檢驗(yàn)法
    1.4 狄克遜準(zhǔn)則
2 Python簡介及異常值剔除的編程實(shí)現(xiàn)
    2.1 該編程工具的主要功能
        2.1.1 數(shù)據(jù)加載
        2.1.2 數(shù)據(jù)計(jì)算
        2.1.3 數(shù)據(jù)可視化
        2.1.4 數(shù)據(jù)輸出
    2.2 基于狄克遜準(zhǔn)則異常值計(jì)算的實(shí)現(xiàn)
3 系統(tǒng)的運(yùn)行實(shí)例
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用DPS剔除測量數(shù)據(jù)中的異常值[J]. 周中漢,王漢江,李梅,郭定和.  計(jì)量技術(shù). 2007(10)
[2]計(jì)量測試中異常數(shù)據(jù)剔除方法比較[J]. 葉川,伍川輝,張嘉怡.  計(jì)量與測試技術(shù). 2007(07)



本文編號：3676331