地磅計量測試中異常數據剔除方法的探討

由于地磅計量測試工作屬于一項精細工作，它要求得到的各項數據要盡可能準確，因此在通過(guò)計量測量得到大量數據后，還應科學(xué)，合理的整理數據。為盡可能準確、高效地剔除異常數據，保證測得數據的有效性，本文在闡述了電子地磅計量測試工作意義的基礎上，分析了計量?jì)x器產(chǎn)生誤差的原因，研究了測量數據異常值判斷準則，并結合本人實(shí)際工作經(jīng)驗，總結了剔除方法在應用中應注意的事項，以供同行參考。

一、地磅計量測試工作的意義

對日常各類(lèi)生產(chǎn)實(shí)踐而言，基于使用各種數據的需要，應評估檢測儀器，可借助評估結果來(lái)對檢測儀器的狀態(tài)能否滿(mǎn)足正常使用要求進(jìn)行判定，檢測數據非常重要，只有參照數據，才能判定生產(chǎn)工藝穩定與否，各環(huán)節產(chǎn)成品與成品參數符合使用需要與否。通過(guò)計量測試工作，可對生產(chǎn)工藝的改進(jìn)與變革進(jìn)行指導，促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量的不斷提高，若計量測試不準確、不科學(xué)，得到的數據就很難令人信服，那么想借助數據控制工藝過(guò)程、評定產(chǎn)品質(zhì)量，持續改善產(chǎn)品質(zhì)量就很難實(shí)現。

二、地磅計量?jì)x器產(chǎn)生誤差的原因

從統計學(xué)的角度來(lái)看，我們通常會(huì )把一組重復測量數據中，明顯與其它數據有差異的數據稱(chēng)為可疑數據，與組內其它數據差異非常明顯是這種數據的主要特點(diǎn)，這一特點(diǎn)也就是我們通常所說(shuō)的數據發(fā)生了變異，那么實(shí)際這種變異究竟合理與否，要想得出結論，必須得借助進(jìn)一步判斷。

計量?jì)x器具有一定的高精密性，有嚴格的外界環(huán)境要求。若外界環(huán)境變化劇烈，實(shí)際計量?jì)x器的測試很可能會(huì )有嚴重偏差出現，造成檢測儀器的結果誤差較大。一般情況下，下列原因通常會(huì )造成計量?jì)x器產(chǎn)生誤差：

1.有機械或外界震動(dòng)沖擊檢測儀器。

2.電網(wǎng)供電電壓發(fā)生變化或存在電磁干擾使檢測儀器的正常工作受到影響。

3.檢測人員工作素質(zhì)不高，工作技能不達標。工作疏忽、缺乏足夠的工作經(jīng)驗，不正當操作。

4.測量?jì)x器自身存在故障，如部分零件存在松動(dòng)，內部有損壞的電子元件等。

異常值通常偏差正常合理值較大，若在計算中或判定過(guò)程中應用了異常值，通常會(huì )嚴重干擾計算結果，對人們正確決策的做出造成影響。因此我們必須盡力把異常值剔除，若在剔除過(guò)程中應用的剔除方法不正確，異常值造成的影響不但會(huì )很難消除，有時(shí)還會(huì )誤以為測量重復性較好，影響到數據判斷的真實(shí)性，只有正確剔除異常數據，最終的測量才能與人們的使用需求相符。

三、異常值判斷準則

在計量實(shí)踐中，下列幾種準則是我們常用來(lái)判斷異常值的準則：1）3∑準則；2）格拉布斯準則；3）肖維勒準則；4）t 檢驗法。

雖然以上幾種準這的實(shí)際內容存在差異，但置信概率在這幾種準則中都要用到，置信概率主要指隨機變量在置信區間內所落的概率，我們用 X 表示置信區間內測量數據的實(shí)際取值范圍，則以上幾種準則可進(jìn)行如下表示：

1）3∑準則：

|Xd-X|＞3σ

這個(gè)式子的含義是可疑數據與整組數據算數平均值的差的絕對值比 3 倍的標準偏差大，則應舍棄此數值。我們可把測得數據代入上式，若符合上式，我們可判定這個(gè)值屬于異常值，應剔除該值。

2）肖維勒準則：|Xd-X|＞w·nσ在使用這個(gè)公式時(shí)，若獨立測量得到的數據，帶入上式后，上式成立，則我們可判斷異常值為 Xd，我們應把 Xd 剔除。

3）格布拉斯準則：

|Xd-X|≥G（α，n）s式中，測量數據用 Xd 表示，s 為貝塞爾公式計算的標準差，至于后面的G（α，n）查表可得到。

4）t 檢驗法。這種檢驗法主要是把可疑數值 Xi 外的數值來(lái)作為一個(gè)數據集合總體，我們可把這個(gè)數據集總體假定為正態(tài)分布，雖然這只是假定了一個(gè)數據分布，到底是正態(tài)分布與否，還需進(jìn)行進(jìn)一步判定，但在具體應用時(shí)，對于樣本實(shí)際符合正態(tài)分布與否通常都不進(jìn)行深入判定，而將樣本近似看做是正態(tài)分布，可把可疑數值 Xi 看作樣本總容量為 1 的一個(gè)特殊替，在比較兩個(gè)總體時(shí)，若兩者在一個(gè)總體中包涵，那么顯著(zhù)差異不應在兩者間存在，統計量 k 便可由此計算出來(lái)：

在上式中，我們用X表示樣本數據算術(shù)平均值；s 表示樣本數據標準差。用計算所得的 k 值，比較查t 分布表所得值，若比較結果比顯著(zhù)性水平 a 下的 t 檢驗值大，則 Xi 的出現可說(shuō)明只是一個(gè)小概率事件，可把它看作是一個(gè)異常值，進(jìn)而剔除這個(gè)值。

四、實(shí)例判定

下面我們就結合一個(gè)實(shí)例來(lái)判定一下以上異常值的判斷準則：

如：等精度測量某測量量，得到了下列測量數據：10.002，10.204，0.218，10.228，10.230，10.312，10.320，10.342，10.346，可用以上方法進(jìn)行判斷并把異常值剔除，置信概率可取為 95%，也就是 α=0.05。

我們懷疑異常值為 10.346。

通過(guò)計算可得：這十個(gè)數的平均值為 10.2317，X1 的平均值為 10.2231，

δ=0.0912，s=0.0888。

綜合計算異常值為 10.346，應把 10.346 剔除。

五、結語(yǔ)

在實(shí)際應用中，為確保測試精度的足夠，避免誤判現象的出現，可對以上判定準則的兩種或三種進(jìn)行綜合，同時(shí)判斷，如果應用的這幾種判定方法，出現一致的結論，則應把可疑數據剔除，這樣可使判斷的可靠性得到大幅提升，而若應用這幾種方法后出現了不一致的判定結果，則對應剔除的數據必須進(jìn)行慎重考慮，再次進(jìn)行驗證，對于這種情況，筆者建議保留處理數據。這有這樣才能準確、高效地剔除異常數據，保證測得數據的有效性。