定义一个函数，用拉伊达准则剔除粗大误差值，并在被剔除的数据位置添加0值

在Python中，我们可以使用拉依达准则（Ridder's Rule）来识别并剔除可能的粗大误差值。拉依达准则通常用于数值优化中的根查找算法，但在这里我们可以稍微修改一下它的逻辑，以便于剔除数据集中超出一定阈值的异常值。然后，我们可以在这些被剔除的位置填充0值。

首先，我们需要定义一个辅助函数来判断数据点是否为粗大误差。拉依达准则基于连续两次迭代的平均变化率，如果变化率足够小，我们就认为这是一个可能的粗大误差。这里是一个简单的实现：

import numpy as np

def ridder_difference(data, prev_val, next_val):
    """
    计算拉依达差分
    """
    return (next_val - prev_val) / (2 * data)

def is_outlier(data, threshold=0.01):
    """
    使用拉依达准则检查数据点是否为粗大误差
    """
    if len(data) < 2:
        return False
    prev_diff = ridder_difference(data[1], data[0], data[0])
    for i in range(2, len(data)):
        curr_diff = ridder_difference(data[i], data[i-1], data[i-2])
        if abs(curr_diff) <= threshold and abs(prev_diff) <= threshold:
            continue
        else:
            return True
        prev_diff = curr_diff
    return False

def replace_outliers_with_zeros(data):
    """
    剔除粗大误差并在原位替换为0
    """
    outliers = [i for i, x in enumerate(data) if is_outlier([x])]
    for outlier_index in sorted(outliers, reverse=True):  # 从后向前处理，防止影响后续计算
        data[outlier_index] = 0
    return data

现在你可以使用这个`replace_outliers_with_zeros`函数来处理数据集了。例如：

data = [1, 2, 100, 5, 6, 7, 8, 9]
clean_data = replace_outliers_with_zeros(data)
print(clean_data)