可疑测量值的舍弃 判断可疑测量值取舍常用的检验方法有哪些?
\u53ef\u7591\u6570\u636e\u7684\u53d6\u820d\u5728\u539f\u59cb\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u53d1\u73b0\u4e2a\u522b\u89c2\u6d4b\u503c\u4e0e\u5176\u4f59\u7684\u5927\u591a\u6570\u89c2\u6d4b\u503c\u76f8\u5dee\u5f88\u5927\u65f6\uff0c\u5b83\u4eec\u5bf9\u5e73\u5747\u503c\u6216\u65b9\u5dee\u7b49\u7edf\u8ba1\u91cf\u5f71\u54cd\u5c31\u8f83\u5927\uff0c\u6545\u9700\u8981\u6839\u636e\u8bef\u5dee\u7406\u8bba\u6765\u51b3\u5b9a\u820d\u53d6\u3002\u5373\u5728\u6d4b\u5f97\u7684\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u6709\u65f6\u4f1a\u53d1\u73b0\u4e2a\u522b\u6570\u503c\u4e0e\u5e73\u5747\u503c\u76f8\u5dee\u8f83\u5927\u3002\u5982\u679c\u4fdd\u7559\uff0c\u5bf9\u5e73\u5747\u503c\u5f71\u54cd\u8f83\u5927\uff0c\u5bf9\u8fd9\u79cd\u504f\u5dee\u8f83\u5927\u7684\u6570\u636e\u662f\u5426\u820d\u5f03\uff0c\u9700\u8981\u6709\u786e\u5b9e\u7684\u6839\u636e\u548c\u53ef\u4fe1\u7684\u5224\u522b\u65b9\u6cd5\u3002\u5982\u679c\u80fd\u786e\u5b9a\u662f\u7531\u4e8e\u67d0\u4e2a\u8fc7\u5931\u5f15\u8d77\u7684\u5f53\u7136\u53ef\u4ee5\u820d\u5f03\u3002\u5982\u679c\u627e\u4e0d\u5230\u660e\u786e\u7684\u539f\u56e0\uff0c\u90a3\u5c31\u5e94\u8be5\u6309\u7167\u8bef\u5dee\u7684\u5206\u5e03\u7406\u8bba\u6765\u786e\u5b9a\u5176\u53d6\u820d\u3002\u5e94\u7528Grubbs\u6570\u636e\u820d\u5f03\u6807\u51c6\uff0c\u5177\u4f53\u8ba1\u7b97\u5982\u4e0b\uff1a
\u5047\u8bbe\u6d4b\u5f97\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u4e3aN1\uff0cN2\uff0c\u2026\uff0cNn\uff0c\u5176\u5e73\u5747\u503c\u4e3a \uff0c\u6807\u51c6\u8bef\u5dee\u4e3a
\u653e\u5c04\u6027\u52d8\u63a2\u65b9\u6cd5
\u627e\u51fa\u5176\u4e2d\u4e0e\u5e73\u5747\u503c\u504f\u5dee\u7edd\u5bf9\u503c\u6700\u5927\u7684\u6570\u636e\uff0cGrubbs\u5bfc\u51fa\u4e86\u7edf\u8ba1\u91cfg\u6240\u670d\u4ece\u7684\u7edf\u8ba1\u5206\u5e03\uff1a
\u653e\u5c04\u6027\u52d8\u63a2\u65b9\u6cd5
\u5728\u8fd9\u4e2a\u7406\u8bba\u57fa\u7840\u4e0a\uff0c\u82e5\u9009\u5b9a\u663e\u8457\u6c34\u5e73\u6982\u7387a\u4e3a\u4e00\u4e2a\u8f83\u5c0f\u7684\u6570\u503c\u3002\u5982\u53d6a=0.05\u62160.01\uff0c\u5bf9\u5e94\u4e0d\u540c\u7684k\u503c\uff0c\u6c42\u51fag\u503c\u7684\u4e34\u754c\u503c(\u88686-4)\u3002\u82e5\u6839\u636e\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u4e2d\u7684\u53ef\u7591\u6570\u636e\u6309(6-53)\u5f0f\u7b97\u5f97\u7684g\u503c\uff0c\u82e5\u5927\u4e8e\u76f8\u5e94\u7684\u4e34\u754c\u503c\uff0c\u5219\u8be5\u6570\u636e\u5e94\u4e88\u820d\u5f03\u3002
\u5177\u4f53\u6b65\u9aa4\u662f\uff1a
1)\u9009\u53d6\u4e0e\u5e73\u5747\u503c\u504f\u5dee\u6700\u5927\u7684\u6570\uff0c\u6839\u636e(6-53)\u5f0f\u8ba1\u7b97g\u503c\uff1b
2)\u6839\u636ek\u548c\u9009\u5b9a\u7684a=0.05\u62160.01\uff0c\u67e5\u88686-4\u5f97gL\u4e34\u754c\u503c\uff1b
3)\u82e5g\u2265gL\uff0c\u5219\u8be5\u6570\u636e\u5f02\u5e38\uff0c\u5e94\u5f53\u820d\u5f03\u3002
\u88686-4 Grubbs gL\u4e34\u754c\u503c
\u53e6\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u662f\u8096\u7ef4\u7eb3\u6570\u503c\u820d\u53bb\u6807\u51c6\u5316\u65b9\u6cd5\uff0c\u8fd9\u662f\u4e00\u79cd\u57fa\u4e8e\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u7406\u8bba\u7684\u65b9\u6cd5\u3002
\u8bbe\u67d0\u4e00\u89c2\u6d4b\u503c\u4e0e\u5e73\u5747\u503c\u4e4b\u5dee\u5927\u4e8e\u67d0\u4e00\u4e2a\u5dee\u503c \u5219\u6b64\u89c2\u6d4b\u503c\u5e94\u820d\u5f03\uff0c\u5426\u5219\u8981\u4fdd\u7559\u3002 \u7684\u5927\u5c0f\u7531\u4e0b\u5f0f\u786e\u5b9a\uff1a
\u653e\u5c04\u6027\u52d8\u63a2\u65b9\u6cd5
\u4e0a\u5f0f\u8bf4\u660e\uff0c\u5728n\u4e2a\u89c2\u6d4b\u503c\u4e2d\u5982\u679c\u5b58\u5728\u67d0\u4e00\u4e2a\u89c2\u6d4b\u503c\uff0c\u82e5\u5b83\u4e0e\u5e73\u5747\u503c\u7684\u504f\u5dee\u7b26\u5408\u5982\u4e0b\u6761\u4ef6\uff1a\u51e1\u7b49\u4e8e\u6216\u5927\u4e8e\u6b64\u504f\u5dee\u7684\u6240\u6709\u504f\u5dee\u51fa\u73b0\u7684\u6982\u7387\u5747\u5c0f\u4e8e \uff0c\u5219\u6b64\u89c2\u6d4b\u503c\u5c31\u5e94\u820d\u53bb\u3002\u4f8b\u5982\u5728\u4e00\u7ec4\u6d4b\u91cf\u4e2d\uff0c\u89c2\u6d4b\u6b21\u6570\u5747\u4e3a10\uff0c\u5176\u6216\u7136\u8bef\u5dee\u4e3a
\u653e\u5c04\u6027\u52d8\u63a2\u65b9\u6cd5
\u5f53\u67d0\u89c2\u6d4b\u503czi\u4e0e\u5176\u5e73\u5747\u503c \u7684\u504f\u5dee \u5927\u4e8e2.91\u03b3\u65f6\uff0c\u6b64\u503czi\u5e94\u820d\u53bb\u3002\u6b64\u65f6\u6240\u6709\u7b49\u4e8e\u6216\u5927\u4e8e2.91\u03b3\u7684\u504f\u5dee(x)\u6240\u5bf9\u5e94\u7684\u6570\u636e\u51fa\u73b0\u7684\u6982\u7387\u5c06\u5747\u5c0f\u4e8e \u3002\u82e5\u89c2\u6d4b\u6b21\u6570\u4e3a20\uff0c\u5219 =3.32\u03b3\u3002\u5173\u4e8e \u968fn\u7684\u53d8\u5316.\u5219\u7531\u88686-5\u793a\u51fa\u3002\u8868\u4e2d \u8868\u793a\u8fd9\u4e09\u4e2a\u7edf\u8ba1\u91cf\u968fn\u53d8\u5316\u7684\u4e34\u754c\u503c\u3002 \u7b49\u4e8e \uff0c\u79f0\u7cbe\u786e\u5ea6\u6307\u6570\u3002\u4e0b\u9762\u4e3e\u4f8b\u8bf4\u660e\u4f7f\u7528\u65b9\u6cd5\u3002
\u670910\u4e2a\u5206\u6790\u503c\uff1a1.52\uff0c1.46\uff0c1.61\uff0c1.54\uff0c1.55\uff0c1.49\uff0c1.68\uff0c1.46\uff0c1.83\uff0c1.50\u3002\u8ba1\u7b97\u51fa\u5e73\u5747\u503c\u4e3a1.5640\uff0c\u5747\u65b9\u5dee\u4e3a0.1156\uff0c\u5219
\u03b3=0.6745\u00d70.1156=0.0780
\u82e5\u4ece\u4e0a\u8ff0\u6570\u636e\u4e2d\u62bd\u51fa1.83\uff0c\u8ba1\u7b97\u51fa\u7edf\u8ba1\u91cf
\u653e\u5c04\u6027\u52d8\u63a2\u65b9\u6cd5
\u6b64\u503c\u5927\u4e8e\u88686-5\u4e2d \u7684\u820d\u5f03\u6807\u51c62.91\uff0c\u6240\u4ee51.83\u5e94\u820d\u53bb\u3002\u5982\u6b64\u7ee7\u7eed\uff0c\u9010\u4e00\u820d\u53bb\uff0c\u76f4\u5230\u6240\u6709\u6570\u636e\u7b26\u5408\u8981\u6c42\u3002\u82e5\u7528\u7edf\u8ba1\u91cf \u4e0e \u8ba1\u7b97\u65f6\uff0c\u7ed3\u8bba\u76f8\u540c\uff0c\u65b9\u6cd5\u6b65\u9aa4\u7c7b\u4f3c\u3002
\u88686-5 \u8096\u7ef4\u7eb3\u6570\u503c\u820d\u5f03\u6807\u51c6
\u5224\u65ad\u53ef\u7591\u6d4b\u91cf\u503c\u53d6\u820d\u5e38\u7528\u7684\u68c0\u9a8c\u65b9\u6cd5\u5e38\u7528\u7684\u6709\u56db\u500d\u6cd5\u3001Q\u68c0\u9a8c\u6cd5\u3001\u8fea\u514b\u900a\uff08Dixon\uff09\u68c0\u9a8c\u6cd5\u548c\u683c\u9c81\u5e03\u65af\uff08Grubbs\uff09\u68c0\u9a8c\u6cd5\u3002
\u5728\u5b9e\u9645\u5206\u6790\u5de5\u4f5c\u4e2d\uff0c\u5e38\u5e38\u4f1a\u9047\u5230\u4e00\u7ec4\u5e73\u884c\u6d4b\u91cf\u6570\u636e\u4e2d\u6709\u4e2a\u522b\u7684\u6570\u636e\u8fc7\u9ad8\u6216\u8fc7\u4f4e\u8fd9\u79cd\u6570\u636e\u79f0\u4e3a\u53ef\u4ee5\u6570\u636e\uff0c\u4e5f\u79f0\u5f02\u5e38\u503c\u6216\u9038\u51fa\u503c\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u5728\u4e00\u7ec4\u5206\u6790\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u5f80\u5f80\u6709\u4e2a\u522b\u6570\u636e\u4e0e\u5176\u4ed6\u6570\u636e\u76f8\u5dee\u8f83\u5927\uff0c\u8fd9\u79cd\u4e2a\u522b\u6570\u636e\u6210\u4e3a\u53ef\u7591\u503c\u3002\u5bf9\u53ef\u7591\u503c\u7684\u5904\u7406\uff0c\u5e94\u9996\u5148\u56de\u987e\u548c\u68c0\u67e5\u751f\u4ea7\u53ef\u7591\u503c\u7684\u5b9e\u9a8c\u8fc7\u7a0b\uff0c\u6709\u65e0\u53ef\u89c9\u5bdf\u5230\u7684\u6280\u672f\u4e0a\u7684\u5f02\u5e38\u539f\u56e0\u3002\u4f46\u539f\u56e0\u4e0d\u660e\u65f6\uff0c\u5fc5\u987b\u6309\u4e00\u5b9a\u7684\u6570\u7406\u7edf\u8ba1\u65b9\u6cd5\u8fdb\u884c\u5904\u7406\uff0c\u51b3\u5b9a\u4fdd\u7559\u8fd8\u662f\u820d\u5f03\u3002
\u5728\u5b9a\u91cf\u5206\u6790\u5316\u5b66\u5b9e\u9a8c\u4e2d\uff0c\u5b9e\u9a8c\u7ed3\u675f\u540e\uff0c\u5fc5\u987b\u5bf9\u5206\u6790\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5904\u7406\uff0c\u8fd9\u6837\u80fd\u62d3\u5bbd\u5206\u6790\u5316\u5b66\u5b9e\u9a8c\u7684\u5e94\u7528\u9762\uff0c\u4ee5\u9002\u5e94\u5382\u77ff\u5316\u9a8c\u5ba4\u5b9e\u9645\u5de5\u4f5c\u7684\u9700\u8981\u3002\u540c\u65f6\u4e5f\u589e\u5f3a\u5b9e\u9a8c\u5458\u5206\u6790\u5316\u5b66\u7684\u7406\u8bba\u548c\u5b9e\u9a8c\u5fc5\u5907\u7d20\u8d28\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a
\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u53ef\u4ee5\u6570\u636e
在测得的一组数据中，有时会发现个别数值与平均值相差较大。如果保留，对平均值影响较大，对这种偏差较大的数据是否舍弃，需要有确实的根据和可信的判别方法。如果你能确定是由于某个过失引起的当然可以舍弃。如果找不到明确的原因，那就应该按照误差的分布理论来确定其取舍。过去常用的是chauvenet数据舍弃标准，计算方法比较简便。有人研究认为应用这一方法发生舍弃合理数据的概率较大，有时可达40%。目前已经很少应用。主要应用Grubbs数据舍弃标准，具体计算如下。
假设测得一组数据为N1、N2…Nk，其平均值为，标准误差为
核辐射场与放射性勘查
找出其中与平均值偏差绝对值最大的数据，Grubbs导出了统计量g所服从的统计分布。
核辐射场与放射性勘查
在这个理论基础上，若选定显著水平概率a为一个较小的数值。如取a=0.05或0.01，对应不同的k值，求出g值的临界值（表4-8-5）。若根据一组数据中的可疑数据按（4-8-24）式算得的g值。若大于相应的临界值，则该数据应予舍弃。
表4-8-5 Grubbs gL临界值
具体步骤是：
1）选取与平均值偏差最大的数，根据（4-8-24）计算g值；
2）根据k和选定的a=0.05或0.01，查表4-8-5得gL临界值；
3）若g≥gL则该数据异常，应当舍弃。
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