2023年4月16日发(作者：离职保密协议)拉依达准则
拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差，对冰糖炖柠檬
其进行
计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个属鼠和属鸡
区间，认为凡超过这个
区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应
予以剔除。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布
的样本数据处理，电脑图标大小怎么调
它是以测量次数充分大为前提的，当测量次数少的
情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数较少的情
况下，最好不要选用该准则。
中文名
拉依达准则
外文名
pauta criterion
提出者
拉依达
目录
1拉依达准则（3准则）
2可疑数据的处理
.
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拉依达准则（3准则）
设对被测量进行等精度测量，独立得到x1，x2...,xn,算出其算术平均值x及
剩余误差vi=xi-x（i=1,2，...,n）,并按贝塞尔公式算出标准偏差，若某个测量
值xb的剩余误差vb（1<=b<=n）,满足下式
|vb|=|xb-x|>3
则认为xb是含有粗大误差值的坏值，应予剔除。
在整理试验数据时，往往会遇到这样的情况，即在一组试验数据里，发现少
数几个偏差特别大的可疑数据，这类数据称为Outlier或Exceptional Data，他
们往往是由于过失误差引起。
可疑数据的处理
对于可疑数据的取舍要慎重。在试验进行中时，若发现异常数据，
应立即停止试验，分析原因并及时纠正错误；当为试验结束后时，应
先找原因，在对数据进溶菌酶肠溶片功效
行取舍。如发现生产（施工）、试验过程中，
有可疑的变异时，该测量值则应予舍弃。
这类数据的不能清楚地判定原因时，可以借助一些统计方法进行
验证处理，方法很多，如常用的"拉依达准则"和"格拉布希腊悲剧
斯准则"，还
有如狄克逊准则，肖维勒准则、t检验法，F检验法等。这些方法，
都有各自的特点，例如，拉依达准则不能检验样本量较小（显著性水
平为0.1时，n必须大于10）的情况，格拉布斯准则则可以检验较少
的数据。在国际上，常推荐格拉布斯准则和狄克逊准则。
但对于异常数据一定要慎重，不能任意的抛弃和修改。签名个性
往往通过
对异常数据的观察，可以发现引起系统误差的原因，进而改进过程和
试验。
