利用Python实现计量检定中异常值快速剔除

发布时间：2022-08-12 17:53

　　计量检定中,数据的可靠性是我们必须考虑的,更是计量标准的测量不确定度计算中不可或缺的一个因素。在多次测量中,个别测定值与其他测定值之间存在比较明显的差异,这种有明显差异的值称为离群值,也叫异常值。异常值的存在会掩盖测量对象的变化规律,得出错误的检定结论。文章主要介绍了判别和处理异常值的常用方法,并运用python语言设计出一种直观、有效、快速的异常值剔除工具,这种工具运用于日常检定工作既节省了时间,又提高了实验测量精度。 

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 异常值判别的统计学方法
    1.1 奈尔检验法
    1.2 拉依达检验法
    1.3 格拉布斯检验法
    1.4 狄克逊准则
2 Python简介及异常值剔除的编程实现
    2.1 该编程工具的主要功能
        2.1.1 数据加载
        2.1.2 数据计算
        2.1.3 数据可视化
        2.1.4 数据输出
    2.2 基于狄克逊准则异常值计算的实现
3 系统的运行实例
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]利用DPS剔除测量数据中的异常值[J]. 周中汉,王汉江,李梅,郭定和.  计量技术. 2007(10)
[2]计量测试中异常数据剔除方法比较[J]. 叶川,伍川辉,张嘉怡.  计量与测试技术. 2007(07)



本文编号：3676331