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可疑数据的取舍方法区别.ppt

1、 可疑数据的取舍方法 在一组条件完全相同的重复试验中,个别的测量值可 能会出现异常。如测量值过大或过 小,这些过大或过小的测量数据是不正常的,或称为 可疑的。对于这些可疑数据应该用数理统计的方法判 别其真伪,并决定取舍。常用的方法有拉依达法、肖 维纳特(Chavenet)法。 格拉布斯(Grubbs)法等。 拉依达法 肖维纳特法 格拉布斯法 一、拉依达法 当试验次数较多时,可简单地用3倍标准偏差(3S)作为确定可疑 数据取舍的标准。当某一测量数据(xi)与其测量结果的算术平均值 (x-)之差大于3倍标准偏差时,用公式表示为: xi x-3S 则该测量数据应舍弃。 这是美国混凝土标准中所采用的方

2、法,由于该方法是以3倍标准偏 差作为判别标准,所以亦称3倍标准偏差法,简称3S法。 取3S的理由是:根据随机变量的正态分布规律,在多次试验中, 测量值落在 x-一3S与x- 十3S之间的概率为99.73,出现在此范围 之外的概率仅为0.27%,也就是在近400次试验中才能遇到一次,这 种事件为小概率事件,出现的可能性很小,几乎是不可能。因而在实 际试验中,一旦出现,就认为该测量数据是不可靠的,应将其舍弃。 另外,当测量值与平均值之差大于2倍标准偏差(即 xi x- 2S)时,则该测量值应保留,但需存疑。如发现生产(施工)、试验 过程屯有可疑的变异时,该测量值则应予舍弃。 拉依达法简单方便,不需

3、查表,但要求较宽,当试验检测次数较多 或要求不高时可以应用,当试验检测次数较少时(如n10)在一组 测量值中即使混有异常值,也无法舍弃。 二、肖维纳特法 进行n次试验,其测量值服从正态分布,以 概率1(2n)设定一判别范围(一knS, knS),当偏差(测量值xi与其算术平均值 x-之差)超出该范围时,就意味着该测量 值xi是可疑的,应予舍弃。判别范围由下 式确定: 肖维纳特法可疑数据舍弃的标准为: xi一 x-/Skn 三、格拉布斯法 格拉布斯法假定测量结果服从正态分布,根据顺序统计 量来确定可疑数据的取舍。 进行n次重复试验,试验结果为x1、x2、xi、 xn ,而且xi服从正态分布。 为

4、了检验 (i=1,2,n)中是否有可疑值,可将 按 其值由小到大顺序重新排列, 根据顺序统计原则,给出标准化顺序统计量g: 当最小值x(1)可疑时,则: g=( x-一x(1) )/S 当最大值x(n)可疑时,则: g=( x(n) 一 x- )/S 根据格拉布斯统计量的分布,在指定的显著性水平 (一般0.05)下,求得判别可疑值的临界值g0( ,n ) ,格拉布斯法的判别标准为: gg0( ,n) 利用格拉布斯法每次只能舍弃一个可疑值,若有两个以 上的可疑数据,应该一个一个数据的舍弃,舍弃第一个 数据后,试验次数由n变为n一1,以此为基础再判别第二 个可疑数据。 例题; 实验室进行通配比的混凝土抗压强度试验,其实验结果为: 23.6,24.0,26.5,24.6,25.2,26.7,26.1,30.5,26.0,25.6(MPa), 使用拉依达法判别其取舍。 解;分析得Xmin=23.6MPa和Xmax=30.5MPa最可疑,首先 判别Xmin和Xmax。 根据式(2-1)(2-4)得; X=25.9MPa S=1.9MPa Xmax-X=6.4MPa Xmin-X=3.2MPa

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