异常值，异常值格拉布斯准则取值

1，异常值格拉布斯准则取值

若α取0.05，是异常值，若0.01，不是异常值。

异常值格拉布斯准则取值

2，异常值的定义

异常值outlier：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。

异常值的定义

3，异常值是指什么

能反映出异常的数值（一般不影响判断值得那些会习惯性地规定为某值）不知道你按哪个学科问的

异常值(outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。grubbs test(是以frank e. grubbs命名的)，又叫maximumnormed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。

异常值是指什么

4，不符合正态分布的数列怎么确定异常值

是比较什么呢？差异分析？还是其他的？

方法如下：设这个数列有n个数，删掉这个数列的第i个数，然后对剩下的n-1个数求方差，这样一共会得到n个方差，找到最大的那个，那个数就是异常值。　　正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。

很简单，假设这个数列有n个数，删掉这个数列的第i个数，然后对剩下的n-1个数求方差，这样你一共会得到n个方差，找到最大的那个，那个数就是异常点

5，异常数据和临界值是一回事吗如何断两者

检测测试领域，异常数据和临界值的含义和统计学的概念有一点差别！异常数据：指检测或实验数据偏离了均值或者期望的异常数据；当然，是不是异常数据不是凭感觉判断的，楼上的那位提到的Grubbs法则就是常用的而且使用的好方法。通过计算│残差│/s的结果与g(n)进行比较，判断“可疑值”是否为异常值。注意，g(n)指临界系数，和“临界值”风马牛不想接！临界值：指测试或实验数据中的值与“技术要求”非常接近的值，其实就是“临近不合格边界”的数据。所以，判断异常数据：用Grubbs法则（还有好多其他方法，但 Grubbs是个好方法）；判断临界值：跟技术要求比较就可以了！

1、概述：一组测量数据中，如果个别数据偏离平均值很远，那么这个(这些)数据称作“可疑值”。如果用统计方法—例如格拉布斯(Grubbs)法判断，能将“可疑值”从此组测量数据中剔除而不参与平均值的计算，那么该“可疑值”就称作“异常值(粗大误差)”。本文就是介绍如何用格拉布斯法判断“可疑值”是否为“异常值”。 2、测量数据：例如测量10次(n＝10)，获得以下数据：8.2、5.4、14.0、7.3、4.7、9.0、6.5、10.1、7.7、6.0。 3、排列数据：将上述测量数据按从小到大的顺序排列，得到4.7、5.4、6.0、6.5、7.3、7.7、8.2、9.0、10.1、14.0。可以肯定，可疑值不是最小值就是最大值。 4、计算平均值x-和标准差s：x-＝7.89；标准差s＝2.704。计算时，必须将所有10个数据全部包含在内。 5、计算偏离值：平均值与最小值之差为7.89－4.7＝3.19；最大值与平均值之差为14.0－7.89＝6.11。 6、确定一个可疑值：比较起来，最大值与平均值之差6.11大于平均值与最小值之差3.19，因此认为最大值14.0是可疑值。

6，异常值的判断处理

检验批中异常数据的判断处理1、依据标准《计数抽样检验程序》（GB2828）、《正态样本异常值的判断和处理》（GB4883）。2、异常值定义异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值。3、异常值的种类(1)可能是总体固有的随机变异性的极端现，属同一总体；(2)可能是试验条件和方法的偶然偏离，不属同一总体。4、判断异常值的统计学原则(1)上侧情形：异常值为高端值；(2)下侧情形：异常值为低端值；(3)双侧情形：异常值在两端可能出现极端值。5、判断异常值的规则：(1)标准差已知——奈尔(Nair)检验法；(2)标准差未知——格拉布斯(Grubbs)检验法和狄克逊(Dixon)检验法。6、格拉布斯(Grubbs)检验法(1)计算统计量μ=(X1+X2+…+Xn)/ns=(∑(Xi-μ)/(n-1))½(i=1,2…n)Gn=(X(n)-μ)/s式中μ——样本平均值；s——样本标准差；Gn——格拉布斯检验统计量。(2)确定检出水平α，查表（见GB4883）得出对应n，α的格拉布斯检验临界值G1-α(n)。(3)当Gn>G1-α(n),则判断Xn为异常值，否则无异常值。(4)给出剔除水平α的G1-α(n),当当Gn>G1-α(n)时,Xn为高度异常值，应剔除。三、格拉布斯检验法在回弹法检测砼强度中的应用将测区混凝土强度换算值按从小到大的顺序排列f1、f2、…fn，计算格拉布斯检验统计量：Gn=(fn-m)/sGn=(m-f1)/s式中m——测区混凝土强度换算值的平均值；s——测区混凝土强度标准差。取检出水平α为5%，剔除水平α为1%，按双侧情形检验，从附表中查得检出水平α对应格拉布斯检验临界值G0.975,剔除水平α对应格拉布斯检验临界值G0.995。若Gn>Gn，且Gn>G0.975，则判断fn为异常值，否则，判断无异常值；若Gn>Gn，且Gn>G0.995，则判断fn为高度异常值，可考虑剔除；若Gn>Gn，且Gn>G0.975，则判断f1为异常值，否则，判断无异常值；若Gn>Gn，且Gn>G0.995，则判断f1为高度异常值，可考虑剔除；分析异常值出现原因，判断异常值是否舍弃。不得随意舍去异常值，应检查异常值出现是否系材料或施工质量变化等原因所致。若检出了一个异常值，对除去已检出异常值后余下得数值继续用格拉布斯检验法检验，直到不能检出异常值为止。