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文档简介

运用统计判别法准则剔除坏值的基本框图。图251运用统计判别法准则剔除异常数据框图输入测量数据N21X,计算计算各残差XII取残差最大值MAXIBXKB其它数据处理过程剔除对应测量数据XBB是否计算X取系数K【例251】对某电流源电流进行测量，所得测量数据服从正态分布，如下表252所示（单位MA）。利用统计判别法准则判断测量中是否包含异常数据并剔除之（要求置信概率99）。表252电流源电流测量数据I12345678910XI20015200220018200222001200212001120582001920019I11121314151617181920XI2000920017200122001720012002120011200052001420009解测量次数N20，则测量数据平均值为0432X01I计算残差，如表253所示。表253电流源电流测量数据残差I12345678910I0028002300250021003300220032053700240024I11121314151617181920I0034002600310026003300220032003800290034计算标准偏差估计值1260NXN1I取残差绝对值的最大值537MAX8IB判断是否存在异常数据拉依达（3）准则03K肖维纳准则28X42格拉布斯准则368在三种准则下，由于残差绝对值的最大值均满足，可以判570BXKB定测量数据中为异常数据。5820X8剔除，N19，则重新计算测量数据平均值为801472X19I重新计算残差，如表254所示。表254电流源电流测量数据残差I12345678910I00003000530003300073000470006300037000430004300057I111213141516171819I000230002700023000470006300037000970000700057重新计算标准偏差估计值051NXNI2取残差绝对值的最大值97MAX7IB判断是否存在异常数据拉依达（3）准则0153K肖维纳准则2X24格拉布斯准则4
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