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高分子科学实验中异常数据的判别与剔除 被引量:4

The Detection and Elimination of Abnormal Data During Data Treatment and Valuation of Polymer Science
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摘要 简单介绍了对测量值中异常数据进行判别与剔除的三种统计判别方法——3σ准则、格鲁布斯准则和Q检验方法的基本原理,并以高分子科学实验中的两个实例为代表,应用Visual Basic for Applica-tions(VBA)编写的程序模块,对测量值中异常数据的判别与剔除进行了详细讨论。 The elementary theory for detection and elimination of abnormal data in the process of data treatment and valuation, such as 3σ measurement, Grubbs rule and Q test, was briefly introduced, respectively. Three program modulus detecting and eliminating abnormal data were programmed by Visual Basic for Applications (VBA) which is attached to office software. In the end, two experimental examples of polymer science were presented, and the application of above program modulus was discussed in detail.
出处 《高分子材料科学与工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期5-8,共4页 Polymer Materials Science & Engineering
基金 国家自然科学基金重大项目(50390090)
关键词 误差 数据处理 正态分布 异常数据 error data treatment and valuation normal distribution abnormal data
  • 相关文献

参考文献10

二级参考文献9

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共引文献12

同被引文献15

引证文献4

二级引证文献9

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