浅谈可疑数据的取舍方法—格拉布斯法

工程质量数据常常会发生波动情况。由于质量的波动,自然会引起质量检测数据的参差不齐,有时还会出现一些明显过大或过小的数据,这些数据为可疑数据。因此,在进行数据分析之前,应用数理统计方法判别其真伪,并决定取舍。本文主要介绍格拉布斯法在工程上初步应用及用本方法分析可疑数据取舍的优越性。

可疑数据的舍弃检验

一、误差的分类测定值所包含有误差大致可分为两部分,即抽样误差与测定误差。这里仅对测定误差进行介绍。所谓测定误差就是指在测定过程中所产生的误差,其值为:测定误差=测定值—真值测定误差按它们的性质和特点大致可分为三类:系统误差,偶然误差与过失误差。

用数理统计的方法对检测中出现可疑数据的处理

本文着重介绍运用数理统计的方法,对重复测量的数据列是否存在异常数据进行判别及剔除,并通过具体实例说明了几种方法的实际应用。旨在使越来越多的实验室检测技术人员和研究人员能灵活自如地运用数理统计的方法来分析、研究、解决实际工作中遇到的数据处理问题。

浅谈处理“可疑数据”方法的讨论

在定量分析实验中,得到一组数据之后,往往有个别数据与其他数据相差较远,这一数据称为可疑数据。可疑数据是保留还是舍去,应按一定的统计学方法进行处理。本文通过处理可疑数据的统计学方法,对处理可疑数据的方法进行讨论。

可疑数据的剔除判据及其应用

本文讨论了莱以达准则。

单纱强力试验可疑数据自动剔除方法研究

本文分析和介绍了在单纱强力试验中使用的可疑数据随机剔除方法。通过等价数学变换,利用常规经验估计和子样均值递推公式。随机取代传统判别式中的不定因式,从而使可疑数据的判别与试验过程同步进行,避免了人工查表、追加试验和重复统计等后处理。

可疑数据的再处理与数学模型的精选

在对原始数据剔除可疑数据（异常值）后，再次依据其潜在特性进行统计分析；而经过计算确认的数学模型通过实验观察对比，重新结合某些被剔除的数据进行模型精度验证。事实证明：这是一种精选最佳模型的有效而又可靠的方法。

基于主数据管理的可疑数据处理技术研究

为解决多系统共享数据一致性的问题,对主数据管理的核心技术可疑数据处理技术进行研究,深入分析了可疑数据处理的基本原理和实现方法,将可疑数据处理分为可疑数据检测和可疑数据合并,解决了多系统共享数据的冲突问题,为企业实施主数据管理系统提供了理论依据。

基于云模型的电能质量可疑数据清理方法

基于统计学和模糊数学原理,提出一种用于电能质量可疑数据清理的云模型方法。以基波电压和基波电流为特征量,对于特征量的每一相日监测数据,采用逆向云发生器计算云模型的三个数字特征(Ex,En,He),根据云模型的"3En'规则"确定可疑数据的上、下阈值,通过遍历数据来检测可疑数据及其对应时间点。由于电能质量各项指标具有相位相关性和采样时间点同步性,故利用特征量可疑数据对应的相位和时间点来剔除其他指标的可疑数据。与正态分布相比,该方法考虑了样本方差的随机波动性,其确定的阈值不易造成正常数据的误判,算例分析验证了该方法在工程应用中的有效性。

Excel在试验检测数据处理中的应用

在工程检测中会采集到大量的数据,为了得到准确可靠的数据,会使用不同的数据处理软件对数据进行分析处理,而在对数据进行数值修约和可疑数据的取舍处理时,必须遵守相应标准规范的约定,这样处理得到的检测结果才具有代表性。在处理数据时Excel操作直观简单,能够大大提高数据的处理效率和准确率。

商业银行反洗钱数据报告系统与客户关系管理系统的集成

本文针对商业银行缺乏反洗钱可疑交易数据甄别工作积极性、上报可疑交易数据报告数据量大、误报率高、情报调查价值低的问题,提出将商业银行客户关系管理系统与反洗钱数据报告系统集成,利用客户关系管理系统的客户行为模式分析功能和客户背景调查流程,加以系统改造和流程再造,在低成本投入和资源复用共享的基础上,改善商业银行反洗钱可疑数据报送的被动局面,提高反洗钱数据报送质量。

GJB570静态测试数据录取和处理的分析

GJB570-88《气象仪器定型试验方法》的修改工作目前已经基本完成。本文针对GJB570静态测试中测试点的选取和测试数据的处理进行了分析探讨,提出了修改建议。

面向运维的电网运行数据分析系统开发

为提高电力系统状态估计的合格率和关键数据的准确性,应用多源异构电网参数比对和多维度的数据质量评价方法,采用基于Windows呈现基础(Windows presentation foundation,WPF)用户界面框架、新型结构框架"模型–视图–视图模型(Model-View-ViewModel,MVVM)"技术、数据库技术和多线程并行处理技术的方法,开发出一套涵盖可疑数据定位、数据评价指标和多样化数据展示方式的电网运行数据分析系统。实践结果验证了本系统可以在免维护的条件下长期运行,且能向运维人员提供参考值,有效辅助运维人员定位问题。

浅析公路工程试验数据的取舍方法

在我们路桥建筑领域,试验数据的处理是非常重要的,正确的数据处理是保证结构质量的关键,现对数据处理的常用方法进行阐述,供业内人士参考。

分析数据中粗大误差处理实例剖析

通过对两组水质数据进行实例分析,并结合作者的多年的工作经验,对分析数据中存在的粗大误差如何处理进行了探讨,并提出了在处理分析数据时对粗大误差处理的一些建议,以便分析误差产生的原因,最大限度地减少误差。

读懂实验数据(教科版)

数据分析是小学科学学习中一个极其重要的环节,小学生要学会分析数据,科学教师要教会学生读懂数据说的话。本文论述了在教学实践中培养学生实证意识,提高学生数据分析能力的方法。

检测分析数据的处理

介绍采用Q检验规则，处理可控数据、计算数据的平均值和各数据对平均值的偏差与平均偏差方法。