1、4-1,第二章 误差的基本性质与处理第3 节 粗大误差,4-2,教学重点和难点,粗大误差产生的原因 3准则 格拉布斯准则 狄克逊准则 测量数据的稳健处理,4-3,第一节 粗大误差问题概述,4-4,粗大误差对测量数据的影响,可疑数据,在一列重复测量数据中，有个别数据与其他数据有明显差异，他可能是含有粗大误差（简称粗差）的数据,异常值,确定混有粗大误差的数据,不恰当地剔除含大误差的正常数据，会造成测量重复性偏好的假象,未加剔除，必然会造成测量重复性偏低的后果,随机误差分布,粗大误差,4-5,一、粗大误差产生的原因,客观外界条件的原因,测量人员的主观原因,测量仪器内部的突然故障,机械冲击、外界震动、
2、电网供电电压突变、电磁干扰等测量条件意外地改变，引起仪器示值或被测对象位置的改变而产生粗大误差。,测量者工作责任性不强，工作过于疲劳，对仪器熟悉与掌握程度不够等原因，引起操作不当，或在测量过程中不小心、不耐心、不仔细等，从而造成错误的读数或错误的记录,若不能确定粗大误差是由上述两个原因产生时，其原因可认为是测量仪器内部的突然故障。,4-6,二、防止和消除粗大误差的方法,从测量结果中发现和鉴别加强测量者工作责任心保证测量条件稳定利用不等精度测量和互相之间进行校验,4-7,二、判别粗大误差的准则,4-8,统计方法的基本思想,给定一个显著性水平，按一定分布确定一个临界值，凡超过这个界限的误差，就认为
3、它不属于随机误差的范畴，而是粗大误差，该数据应予以剔除,3准则,格罗布斯(Grubbs)准则,罗曼诺夫斯基准则,狄克松(Dixon)准则,4-9,（一）准则（莱以特准则）,对某个可疑数据，若,贝塞尔公式计算的标准差,样本数 时适用,含有粗差，可剔除；否则予以保留,在n10的情形，用3准则剔除粗差注定失效,取n10,恒成立,4-10,（二）罗曼诺夫斯基准则,对某个可疑数据，若,贝塞尔公式计算的标准差,样本数较小时适用,含有粗差，可剔除；否则予以保留,K-检验系数，查t分布表求得,4-11,（三）格罗布斯(Grubbs)准则,含有粗差，可剔除；否则予以保留,贝塞尔公式计算的标准差,查表获得,对某个
4、可疑数据，若,贝塞尔公式计算的标准差,4-12,【例4-1】,在检定杠杆千分尺的示值极限误差时，用五等标准量块重复测量了20次，20.002，20.000，20.000，20.001，20.000，19.998，20.000，20.001，19.998，20.002，20.002，20.000，20.004，20.000，20.002，19.992，19.998，20.002，19.998。其中为可疑数据，判断是否该剔除？,【解】,计算,查表,故应剔除,4-13,（四）狄克逊(Dixon)准则,正态测量总体的一个样本，按从大到小顺序排列为,构造统计量,与,与,与,与,4-14,若,则判断为异常
5、值。,若,则判断为异常值。,否则，判断没有异常值。,判断准则,4-15,【例4-2】,重复测量某电阻共10次，101.0，101.1，101.2，101.2，101.3，101.3，101.3，101.4，101.5，101.7。数据已按大小顺序排列，用狄克逊准则判断其中是否有粗差，并写出测量结果。,【解】,计算统计量,查表,故数据中无异常值。,4-16,测量电阻的极限误差,故该电阻的测量结果为,计算结果,4-17,（1）大样本情形（n50），用3准则最简单方便；30n50情形，用Grubbs准则效果较好；情形，用Grubbs准则适用于剔除单个异常值，用Dixon准则适用于剔除多个异常值。（2
6、）在实际应用中，较为精密的场合可选用二三种准则同时判断，若一致认为应当剔除时，则可以比较放心地剔除；当几种方法的判定结果有矛盾时，则应当慎重考虑，通常选择，且在可剔与不可剔时，一般以不剔除为妥。,总结,4-18,（1）偶然误差具有抵偿性，这是它最本质的特征，算术均值和标准差是表示测量结果的两个主要统计量；系统误差不具备抵偿性，会影响算术均值，非恒定的系统误差还影响标准差；粗大误差存在于个别可疑数据中，会严重影响算术均值和标准差。（2）偶然误差服从统计规律，无法消除但适当增加次数可减小之；系统误差服从确定性规律，要采取适当的措施消除或减小它；粗大误差既违背统计规律又违背确定性规律，可用物理或统计的方法判断后剔除。()在测量过程中，要注意从实际出发，去区分误差的性质，究竟是随机误差，还是系统误差。,小结三类误差性质与特征小结,
