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Type Classification:
Sicence Popularizing
Data Classification:
AC SSR

疏失误差及其判断准则

Date Of Publication:2024-07-03 Click-Through Rate:28

    一、测量结果的置信问题
    1.置信概率与置信区间
    
    置信区间:即所选择的这个范围,一般用标准差的倍数表示,如
    置信度(置信概率):用来描述测量结果处于某一范围内()内包含真值的可靠程度的量,一般用百分数表示。
    
    k——置信系数(或置信因子)
    图2-14置信概率与置信区间
    图2-15正态分布的置信概率与置信区间
    当分布和k值确定之后,则置信概率可定,
     
    正态分布,当k=3时,,如图2-15所示,对于同一个测量结果来说,所取置信区间愈宽,则置信概率愈大,反之愈小。正态分布的随机误差,其绝对值小于3σ的概率为99.7%,因此定义?=3σ为极限误差。     
    2.有限次测量时的置信问题(略)
    二、不确定度与坏值的剔除准则
    剔除是要有一定依据的。在不明原因的情况下,首先要判断可疑数据是否是粗大误差。其方法的基本思想是给定一置信概率,确定相应的置信区间,凡超出置信区间的误差就认为是粗大误差。
    一般情况,正态分布比较多,也就是k=3时,即在以3倍标准差±3σ区间内,随机误差出现的概率为99.73%,而在这个区间外的概率非常小。
    根据上述理由,在测量数据中,如果出现大于3σ的误差,则可认为该次测量值是坏值,应予剔除,即,通常采用的3σ准则。

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