异常数据识别-格拉布斯表.doc

数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录，是科学研究最重要的基础。数据作为研究依赖的基础资源，其质量好坏直接关系到以此为据的正确性和科学性。所谓异常数据就是数据集中与其它数据明显不一致的数据。异常数据的产生原因有很多，可能是数据产生机制内在特性决定的，也可能是抽样调查技术问题；数据采集设备不完善；数据录入及传输错误；测量单位混乱；虚报、瞒报使统计数据失真；丢失数据等人力可控因素造成的。异常数据的出现会极大程度地降低数据的质量，导致统计分析，如参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析等得到的分析结果发生显著变异，使得样本对总体的推断、控制与预测等工作可能会不准确或者出现错误，进一步甚至可能造成宏观决策上的失误，带来不可挽回的损失。因此，异常数据的识别和剔除具有重要意义。异常数据识别有物理识别法和统计识别法。物理识别法是根据人们对客观事物已有的认识，识别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，在实验过程中识别，随时剔除的一种方法。统计识别法是给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除的一种方法。当物理识别异常数据不易做到时，一般采用统计识别法。对于多次重复测定的数据，异常数据常用的统计识别与剔除法有拉依达准则（3准则)法、格拉布斯（Grubbs）准则法、狄克逊(Dixon)准则法、肖维勒（Chauvenet）准则法、罗马诺夫斯基（t检验）准则法。拉依达准则法简单，无需查表，用起来方便，测量次数较多或要求不高时用，当测量次数小于或等于10时，拉依达准则法失效。肖维勒准则是经典方法，改善了拉依达准则，过去应用较多，但它没有固定的概率意义，特别是测量数据n无穷大时，该准则失效。狄克逊准则法对数据中只存在一个异常数据时，效果良好，但当数据中异常数据的个数不止一个且出现在同侧时，该方法的检验效果不好，尤其同侧的异常数据很接近时效果更差，易遭受到屏蔽效应。罗马诺夫斯基准则法计算较为复杂。格拉布斯准则和狄克松准则给出了严格的结果，但同样存在狄克逊准则法的缺陷，朱宏等人采用数据的中位数取代平均数，改进得到了更为稳健的处理方法，有效地消除了同侧异常数据的屏蔽效应。国际上常推荐采用格拉布斯（Grubbs）准则法，对此采用改进型格拉布斯准则法。概述：一组测量数据中，如果个别数据偏离平均值很远，那么这个(这些)数据称作“可疑值”。如果用统计方法例如格拉布斯(Grubbs)法判断，能将“可疑值”从此组测量数据中剔除而不参与平均值的计算，那么该“可疑值”就称作“异常值(粗大误差)”。本文就是介绍如何用格拉布斯法判断“可疑值”是否为“异常值”。测量数据：例如测量10次(n10)，获得以下数据：8.2、5.4、14.0、7.3、4.7、9.0、6.5、10.1、7.7、6.0。排列数据：将上述测量数据按从小到大的顺序排列，得到4.7、5.4、6.0、6.5、7.3、7.7、8.2、9.0、10.1、14.0。可以肯定，可疑值不是最小值就是最大值。计算平均值x-和标准差s：x-7.89；标准差s2.704。计算时，必须将所有10个数据全部包含在内。计算偏离值：平均值与最小值之差为7.894.73.19；最大值与平均值之差为14.07.896.11。确定一个可疑值：比较起来，最大值与平均值之差6.11大于平均值与最小值之差3.19，因此认为最大值14.0是可疑值。计算Gi值：Gi(xix- )/s；其中i是可疑值的排列序号10号；因此G10( x10x- )/s(14.07.89)/2.7042.260。由于 x10x-是残差，而s是标准差，因而可认为G10是残差与标准差的比值。下面要把计算值Gi与格拉布斯表给出的临界值GP(n)比较，如果计算的Gi值大于表中的临界值GP(n)，则能判断该测量数据是异常值，可以剔除。但是要提醒，临界值GP(n)与两个参数有关：检出水平 (与置信概率P有关)和测量次数n (与自由度f有关)。定检出水平：如果要求严格，检出水平可以定得小一些，例如定0.01，那么置信概率P10.99；如果要求不严格，可以定得大一些，例如定0.10，即P0.90；通常定0.05，P0.95。查格拉布斯表获得临界值：根据选定的P值(此处为0.95)和测量次数n(此处为10)，查格拉布斯表，横竖相交得临界值G95(10)2.176。比较计算值Gi和临界值G95(10)：Gi2.260，G95(10)2.176，GiG95(10)。判断是否为异常值：因为GiG95(10)，可以判断测量值14.0为异常值，将它从10个测量数据中剔除。余下数据考虑：剩余的9个数据再按以上步骤计算，如果计算的GiG95(9)，仍然是异常值，剔除；如果GiG95(9)，不是异常值，则不剔除。本例余下的9个数据中没有异常值。格拉布斯表临界值GP(n)Pn0.950.99Pn0.950.9931.1351.155172.4752.78541.4631.492182.5042.82151.6721.749192.5322.85461.8221.944202.5572.88471.9382.097212.5802.91282.0322.231222.6032.93992.1102.323232.6242.963102.1762.410242.6442.987112.2342.485252.6633.009122.2852.550302.7453.103132.3312.607352.8113.178142.3712.659402.8663.240152.4092.705452.9143.292162.4432.747502.9563.336T0(n, )值表 对异常值及统计检验法的解释测量过程是对一个无限大总体的抽样：对固定条件下的一种测量，理论上可以无限次测量下去，可以得到无穷多的测量数据，这些测量数据构成一个容量为无限大的总体；或者换一个角度看，本来就存在一个包含无穷多测量数据的总体。实际的测量只不过是从该无限大总体中随机抽取一个容量为n(例如n10)的样本。这种样本也可以有无数个，每个样本相当于总体所含测量数据的不同随机组合。样本中的正常值应当来自该总体。通常的目的是用样本的统计量来估计总体参量。总体一般假设为正态分布。异常值区分：样本中的正常值应当属于同一总体；而异常值有两种情况：第一种情况异常值不属于该总体，抽样抽错了，从另外一个总体抽出一个(一些)数据，其值与总体平均值相差较大；第二种情况异常值虽属于该总体，但可能是该总体固有随机变异性的极端表现，比如说超过3的数据，出现的概率很小。用统计判断方法就是将异常值找出来，舍去。犯错误1：将本来不属于该总体的、第一种情况的异常值判断出来舍去，不会犯错误；将本来属于该总体的、出现的概率小的、第二种情况的异常值判断出来舍去，就会犯错误。犯错误2：还有一种情况，不属于该总体但数值又和该总体平均值接近的数据被抽样抽出来，统计检验方法判断不出它是异常值，就会犯另外一种错误。异常值检验法：判断异常值的统计检验法有很多种，例如格拉布斯法、狄克逊法、偏度-峰度法、拉依达法、奈尔法等等。每种方法都有其适用范围和优缺点。格拉布斯法最佳：每种统计检验法都会犯犯错误1和