测量管理体系内审员培训技术基础教程一、数据处理二、统计技术与测量误差三、测量不确定度评定与表示第一部分 数据处理一、 数据判别与剔除粗大误差——明显超出规定条件下预期的误差(也称疏失误差)
(一)粗大误差产生的原因因检测人员主观因素,造成的读错、记错、写错、算错等产生的误差即为粗大误差
含有粗大误差的测量结果视为离群值,应予剔除
(二)消除粗大误差的方法 物理判别法——用直观分析方法确认粗大误差的判别方法
统计判别法——采纳统计分析方法进行判别的方法
(三)判别粗大误差的原则判别消除粗大误差的方法有许多,仅介绍莱依达准则和最常用的格拉布斯准则
莱依达准则——即 3s 准则:该准则认为,残差的绝对值超过测量列实验标准偏差 3 倍(即 3s)者,即概率很小,属异常,是不可能事件
该方法在n≤10时,很难剔除坏值
格拉布斯准则 在重复条件下,对某被测量x 进行n次重复测量,测得值分别为:x1, x2 ,⋯xn,计算其残差和实验标准偏差,得: νi=xi−x 则:统计量为: Gn=|νi,max|/s 若Gn≥g(α ,n),则认为νi所对应的xi为离群值,应剔除
(g(α ,n)查格拉布斯检验法临界值表得到
格拉布斯检验法临界值表n0
05 (95%)0
01(99%)n0
05 (95%)0
01(99%)31
492102
749122
944152
097202
221302
103二、 数据修约(一)概念1
正确数——不带测量误差的数均为正确数
近似数——接近但不等于某一数的数,称为该数的近似数
有效数字——若测量接归经修约后的数值,其修约误差绝对值≤0