怎么用肖维涅准则判断坏值
时间: 2023-05-21 15:00:42 浏览: 1390
肖维涅准则是一种用于判断坏值的方法,它的核心思想是将数据集中的异常值与正常值进行比较,从而确定哪些值是异常的。具体来说,肖维涅准则的计算公式为:
x - x̄ < k * s
其中,x 表示数据集中的某个值,x̄ 表示数据集的平均值,s 表示数据集的标准差,k 是一个常数,通常取值为 2 或 3。如果某个值 x 满足上述公式,就可以认为它是正常值;如果不满足,就可以认为它是异常值。
因此,使用肖维涅准则判断坏值的步骤如下:
1. 计算数据集的平均值 x̄ 和标准差 s。
2. 根据公式 x - x̄ < k * s 判断每个值是否为正常值。
3. 将异常值从数据集中剔除,得到一个不包含异常值的新数据集。
需要注意的是,肖维涅准则只适用于正态分布的数据集,对于非正态分布的数据集,可能需要使用其他的方法进行判断。
相关问题
某人测量单摆周期8次,测值分别为1:572S、1.574s、 1:573S、 1.590s、1.596s、1.580s、1.576s、1.544s,试用肖维涅准则判断测量列中是否有坏值,并给出周期7的最后结果。
根据肖维涅准则,如果一个测量值与其余测量值的平均值的差异超过了平均差的三倍,则该测量值可以视为坏值。计算这些测量值的平均值为1.575s,平均差为0.016s。因此,我们可以计算出每个测量值与平均值的差异,如下所示:
0.003s、-0.001s、-0.002s、0.015s、0.021s、0.005s、0.001s、-0.031s
根据肖维涅准则,只有最后一个测量值与平均值的差异超过了0.048s(平均差的三倍),因此我们可以将其视为坏值。因此,周期7的最终结果为1.580s。
请注意,这是一个物理学问题,而不是编程问题。