剔除離散值計算方法

❶ 離散值怎麼計算

離散程度計算公式：η=G/(G+G動)，離散程度是指通過隨機地觀測變數各個取值之間的差異程度，用來衡量風險大小的指標。隨機變數表示隨機試驗各種結果的實值單值函數。隨機事件不論與數量是否直接有關，都可以數量化，即都能用數量化的方式表達。
可用來測度觀測變數值之間差異程度的指標有很多，在統計分析推斷中最常用的主要有極差、平均差和標准差等幾種。通過對隨機變數取值之間離散程度的測定，可以反映各個觀測個體之間的差異大小，從而也就可以反映分布中心的指標對各個觀測變數值代表性的高低。通過對隨機變數取值之間離散程度的測定，可以反映隨機變數次數分布密度曲線的瘦俏或矮胖程度。

❷ 測試中的異常數據剔除用什麼方法

統計學中剔除異常數據的方法很多，但在檢測和測試中經常用的方法有2種：

1-拉依達准則(也稱之為3σ准則)：

很簡單，就是首先求得n次獨立檢測結果的實驗標准差s和殘差，│殘差│大於3s的測量值即為異常值刪去，然後重新反復計算，將所有異常值剔除。

但這個方法有局限，數據樣本必須大於10，一般要求大於50。所以，這個方法現在不常用了，國標裡面已經剔除該方法！

2-格拉布斯准則（Grubbs）：

這個方法比較常用，尤其是我們檢測領域。

方法也很簡單，還是首先求得n次獨立檢測結果的實驗標准差s和殘差，│殘差│/s的值大於g(n)的測量值即為異常值，可刪去；同樣重新反復計算之，將所有異常值剔除。

g(n)指臨界系數,可直接查表獲得. 95%的系數可參見下表：