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文档简介

特异数据处理目录CONTENTs肖维纳特准则4格拉布斯准则5基本概念1数据处理原理2拉依达准则3注意事项6巩固提升7基本概念1由于各种原因工程质量常会发生波动，质量波动就会引起质量检测数据的参差不齐，有时还会发现一些明显过大或过小的数据，这些数据称为特异数据或可疑数据。特异数据出现的原因有多种，如试验条件的变化、检测对象质量分布不均匀、测试操作者缺乏经验等。如果有特异数据混入整个检测数据之中，将可能导致对检测结果的分析判断得出完全不同的结论。因此，在进行数据分析之前，对于这些特异数据应该用数理统计的方法辨别其真伪，并进行科学处理。1.基本概念数据处理原理2对量值x重复测定n次后，获得n个样本（x1、x2、…、xi、…、xn），在各xi中不可避免存在误差，一般认为较大误差的出现属于小概率事件。假设样本数据服从正态分布，凡偏差超过未合理选择的小概率界限，就可以认为它是异常的。因此可以选择一个范围来对各个数据进行鉴别，如果某个数据的偏差超出此范围，则认为数据中包含过失误差，应剔除。常用的判定方法：①拉依达准则；②肖维纳特准则；③格拉布斯准则。2.数据处理原理拉依达准则3

3.拉依达准则3.拉依达准则判定步骤

0201

注意：当测量值与平均值之差大于2倍标准差时，该测量值应保留，但需存疑。如发现施工、试验过程中，有可疑的变异时，该测量值应予舍弃。3.拉依达准则

判据粗糙，在试验检测次数较多或要求不高时可以应用，当检测数据较少（如n<10

）时，在一组测量值中即使混有异常值，也无法舍弃。02缺点

计算方便、迅速，无须查阅数学表格。01优点

3.拉依达准则肖维纳特准则4

4.肖维纳特准则4.肖维纳特准则4.肖维纳特准则

判定步骤

4.肖维纳特准则

4.肖维纳特准则

4.肖维纳特准则格拉布斯准则55.格拉布斯准则

5.格拉布斯准则

5.格拉布斯准则

5.格拉布斯准则

5.格拉布斯准则注意事项66.注意事项注意事项采用不同准则对特异数据判断时，可能会出现不同的结论，此时要对所选用准则的适用范围、给定的检验水平的合理性，以及产生特异数据的原因等作进一步的分析。特异数据每次只能剔除一个，然后按剩下的样本观测值，重新计算平均值和标准差，再做第二次判断，如此逐个地剔除，直到所有剩下的值不再是特异数据为止。不允许一次同时剔除多个样本观测值。剔除特异数据时，首先应对样本观测值中的最小值和最大值进行判断，因为这两个值极有可能是特异数据。巩固提升7试验室内进行同配比的混凝土强度试验，15个试样的测试结果如下（单位：MPa）：31.2、33.1、30.5、31.0、32.3、31.2、29.4、24.0、30.4、33.0、32.2、

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