异常数据4种剔除方法 异常值剔除方法有哪些？

异常值剔除方法有哪些？

统计中消除异常数据的方法有很多，但检测和检验中常用的方法有两种：1-莱达准则（又称3σ准则）：非常简单，即首先得到n个独立检测结果的实验标准差s和残差，如果残差大于3S，则删除异常值，然后反复计算以消除所有异常值。然而，这种方法有其局限性。数据样本必须大于10，一般要求大于50。因此，该方法现在不常用，该方法已在国标中取消

！2-grubbs准则：这种方法是常用的，特别是在我们的检测领域。方法也很简单。首先得到n个独立检测结果的实验标准差s和残差。如果残差│/S大于G（n）的测量值，则为异常值，可以删除。类似地，重复计算以消除所有异常值。G（n）为临界系数，可直接查表求得。95%系数见下表：

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