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格拉布斯准则
Quick Orientation
一句话看懂
格拉布斯（Grubbs）准则是一种粗大误差判别准则。若某个测量值的残余误差的绝对值|v| Gσ，该准则将判断此值中含有粗大误差，应剔除。
Sources (1)
第18章_误差理论与数据处理基础/18.2 测量误差的处理_3.md
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Knowledge Analysis
知识解析
格拉布斯准则
格拉布斯（Grubbs）准则是一种粗大误差判别准则。若某个测量值的残余误差的绝对值|v| > Gσ，该准则将判断此值中含有粗大误差，应剔除。
G值的确定
G的确定与重复测量次数n和置信概率Pa有关。常用置信概率为0.95或0.99。例如，n=15时，G(15,0.95)=2.41，G(15,0.99)=2.70。
迭代处理方法
格拉布斯准则的基本处理方法是迭代的：
- 计算这组测量值的算术平均值x̄和标准差估计值σs。
- 将测量值按从小到大顺序排列：x1 ≤ x2 ≤ ... ≤ xn。
- 计算|v1|和|vn|并比较大小，取较大者。
- 根据置信概率Pa查表得临界值G(n,Pa)。
- 若|v| > Gσs，则判定该测量值存在粗大误差，予以剔除。
- 对剩余测量值重复上述过程，直至确定不存在粗大误差为止。
示例
对15次测量数据（表18-2），计算得x̄=10.404，σs=0.033。排序后|v1|=0.104（对应10.30），|v15|=0.026。查表G(15,0.95)=2.41，Gσs=0.07953，|v1|>Gσs成立，故剔除10.30。对剩余14个数据重复计算，|v2|=0.021<G(14,0.95)σ's=0.03792，不再存在粗大误差。
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测试
基础测试
基础测试统一使用选择题，先确认概念、定义和关键判断是否扎实。
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Knowledge Relation
知识关联
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