下列哪项最贴近 肖维勒准则 在学习链路中的核心作用？
Single Concept Focus
肖维勒准则
Quick Orientation
一句话看懂
肖维勒准则是一种粗大误差判别准则，以正态分布为前提。假设多次重复测量得到的n个测量值中，某个测量值的残余误差|v| Zcσ，则舍弃该测量值。
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
Related (5)
Knowledge Analysis
知识解析
肖维勒准则
肖维勒准则是一种粗大误差判别准则，以正态分布为前提。假设多次重复测量得到的n个测量值中，某个测量值的残余误差|v| > Zcσ，则舍弃该测量值。
Zc值
Zc值的选取与测量列的测量值个数n有关。例如，n=3时Zc=1.38，n=10时Zc=1.96，n=15时Zc=2.13，n=50时Zc=2.58。肖维勒准则较拉依达准则（3σ准则）更细化，因为其阈值随测量次数变化，而非固定为3σ。
与拉依达准则的比较
肖维勒准则的Zc值随n增大而增大，在n较小时阈值低于3σ（更严格），在n较大时阈值接近或超过3σ。这使得肖维勒准则在不同测量次数下具有更合理的判别能力。
Knowledge Check
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。
如果你要向同学解释 肖维勒准则，最先应该讲清楚哪一类内容？
遇到 肖维勒准则 相关题目时，最可靠的第一步通常是什么？
Knowledge Relation
知识关联
直接看这张知识卡在课程链路里的前置、当前与后置关系。