計量測試中異常數(shù)據(jù)的處理方式

王威

摘要：在計量測試中，由于受到一些因素的影響，從而使得常常會出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，為確保計量測試結果的準確性，必須對異常數(shù)據(jù)進行剔除?；诖它c，本文從計量測試中異常數(shù)據(jù)的成因分析入手，提出計量測試異常數(shù)據(jù)的處理方式。期望通過本文的研究能夠對計量測試數(shù)據(jù)精度的提升有所幫助。

關鍵詞：計量測試異常數(shù)據(jù)處理

引言

計量測量，其本身便是一項對數(shù)據(jù)精準性有著極高要求的工作。而要確保數(shù)據(jù)獲取的精準性，除了需科學處理計量測量所得出的數(shù)據(jù)外，尚需找出其中的異常數(shù)據(jù)并將之剔除，如此方能作為相關科學的參考依據(jù)。當前，國內(nèi)已然根據(jù)計量測量中異常數(shù)據(jù)的出現(xiàn)原因提出了4種有針對性的異常數(shù)據(jù)剔除方法，這些方法可獨立使用，亦可綜合利用，其目的均在于判定異常值并將之剔除，以確保計量測量數(shù)據(jù)的準確性。

1對于計量測試的作用分析

計量測試是對日常生產(chǎn)科學性的體現(xiàn)，也會對每天的實際數(shù)據(jù)類別予以分析，而后再應用專業(yè)的測量設備進行評估和審計，對評估的最終結果進行分析，再對其實際工作情況進行探究，判定其是否符合實際的生產(chǎn)標準和規(guī)章制度的內(nèi)容。數(shù)據(jù)的檢測也是極為重要的環(huán)節(jié)，只有通過數(shù)據(jù)的核實和校對，才會對生產(chǎn)中的各個環(huán)節(jié)和所生產(chǎn)的最終產(chǎn)品進行檢驗，才會對其檢測參數(shù)予以合理的判定和分析，最終判定檢測結果是否符合實際的生產(chǎn)需求。不具備精準度的測量方式就無法對實際的生產(chǎn)工藝予以指導，也無法對數(shù)據(jù)進行針對性的判斷，最終也不能對工藝流程予以合理的控制，導致后期的產(chǎn)品生產(chǎn)的合格以及工作落實的科學性均無法得到切實的保障。

2計量儀器出現(xiàn)誤差的原因

由于計量儀器對外部環(huán)境有著極高的要求，加之其本身也是一種高精密的儀器，因而任何外部環(huán)境的變化都可能導致儀器測試結果產(chǎn)生偏差，并最終影響到檢測結果的準確性。

（1）儀器受到了外界諸如震動、機械動蕩一類的自然或人為因素影響;

（2）受電磁干擾或因供電電壓不穩(wěn)而導致的檢測儀器出現(xiàn)故障;

（3）操作人員本身經(jīng)驗不足，加之操作事物所因其的檢測不準確;

（4）儀器本身存在如元件損壞、零件松動一類的質量問題，這類問題一旦發(fā)生，將直接導致檢測結果不準確，從而影響到工作人員的正常測量。

對于以上影響因素，操作人員在實際的操作過程中，務必全面排除，如此方能確保測量結果的準確性。當然，在此過程中，針對異常值的剔除尚需注意采取合適的剔除方法，若剔除方法選擇不當則可能收獲適得其反的效果。

3計量測試異常數(shù)據(jù)的處理方式

3.1異常數(shù)據(jù)的判斷方法

在計量測試過程中，對異常數(shù)據(jù)進行判斷時，應當選擇正確的方法。目前，較為常用的判斷方法有以下幾種：

3.1.1拉依達判斷法

這種方法基于的是拉依達準則，具體的判定原理如下：假定某一組測試數(shù)據(jù)當中只包含隨機誤差，通過計算處理可以獲得標準偏差，根據(jù)特定的概率可確定出一個區(qū)間范圍，如果誤差超出這個區(qū)間范圍，則可將之判定為粗大誤差，含有粗大誤差的數(shù)據(jù)則為異常數(shù)據(jù)，需要進行剔除。該方法可對正態(tài)或是接近正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進行有效處理，應用時，需要確保測試次數(shù)充分，若是測試次數(shù)不足，則會造成粗大誤差的可靠性降低。所以當測試次數(shù)較少時，不宜采用該方法對異常數(shù)據(jù)進行判斷。該方法具體的判斷過程如下：對被測試量進行等精度測量，由此可獲得x₁，x₂，…x_n，隨后求取算術平均值x和剩余誤差v_i，其中v_i可用下式表示：v_i=xi-x（1）上式中i=（1，2，…n），在根據(jù)貝賽爾公式可以計算出標準偏差σ。如果某個測量值xb的剩余誤差vb（1≤b≤n），并滿足下式：|vb|=|xb-x|>3σ（2）則可認為xb是含有粗大誤差值的壞值，應當予以剔除。

3.1.2格拉布斯判斷法

這種方法是以測試量的正態(tài)分布作為判斷前提，從理論的角度上講，該方法較為嚴謹，操作過程也比較簡便。該方法的判定原理如下：當某個測量值的殘余誤差的絕對值|vi|>Gg時，則可判定該值當中存在相對較大的誤差，應當對誤差進行剔除。該方法對異常數(shù)據(jù)的判斷過程如下：

按照測量結果偏離真值的程度（誤差理論），想要對偶然誤差進行有效剔除，至少需要進行10次以上的測量，為了確保測量精度和響應速度，可將15次確定為一個單位，當獲得15次測量數(shù)據(jù)后，其中可能會含有較大的誤差，可以通過分檢的方法，將可疑值剔除掉。當測量值xi對應的殘差vi滿足下式時應當該數(shù)據(jù)舍去：

（3）

在上式當中，x表示n次采集到的平均值（∑xi）/n;σ（x）表示測量數(shù)據(jù)組的標準差，可由貝賽爾公式求取;中的n表示測量次數(shù)，表示顯著性水平（可取0.01或0.05）。當測量次數(shù)n=15，顯著性水平=0.05時，則

=2.41。隨后可將15次的采集值存入到同一個數(shù)組當中，求取平均值，對殘差進行計算，進而求出σ（x），并將殘差的絕對值與2.41倍的σ（x）進行比較，剔除可疑值后再次求取平均值，然后重復上述步驟驗證是否仍有可疑值。在實際應用中發(fā)現(xiàn)，基本不需要重復，通常第一遍即可達到要求。

3.1.3t-檢驗法

這是一種假設檢驗的方法，可在測量次數(shù)n<30的條件下使用，通過對隨機變量的數(shù)學期望進行檢驗，看是否與某個已知的值相等。該方法的檢驗過程如下：假設（x₁，x₂，…x_n）為正態(tài)隨機變量x的樣本，期望Mx與已知值m0相等。按照統(tǒng)計理論，如果上述假設成立，則統(tǒng)計量服從自由度n-1的t-分布。當正態(tài)隨機變量小于樣本時，可用該方法對數(shù)學期望進行檢驗，看是否存在較為顯著的差異，若是有則可將之剔除。

4實例判定

以下為結合實例所判定的異常值判斷準則：如經(jīng)過某測量得出了如下一系列的測量數(shù)據(jù)：10.002，10.204，0.218，10.228，10.230，10.312，10.320，10.342，10.346，結合以上方式進行判斷并剔除異常值，那么置信概念的可取值可設定為95%，那么相應地。此時，我們將異常值懷疑為10.346，之后通過計算可得出這十個數(shù)的平均值為10.2317，那么對應的X₁的平均值則為10.2231，，經(jīng)過綜合計算，得出10.346為異常值，應將其剔除。通過采用四種方法來進行判定，其10346為異常值，而G（a，n）與10.002-10.2317非常相近，這在一定程度上說明了應用格拉布斯準則的效果較好。在整個判定過程中，作為判定異常數(shù)值的基本思想是：先做好某一個統(tǒng)計量，如果這個統(tǒng)計量在規(guī)定的范圍之內(nèi)，便可以認為是服從止態(tài)分布，否則就認為相關的數(shù)據(jù)并不服從止態(tài)分布，這則說明了其中的數(shù)據(jù)存在一定的誤差。

結語

綜上所述，在實際的生產(chǎn)和運作過程中，都會通過各類的科學的手段對生產(chǎn)精準度予以確定，而后為生產(chǎn)產(chǎn)品的質量提供保障，而這一發(fā)展趨勢，為計量測試的應用普遍性奠定了基礎。計量測試是一項較為復雜且系統(tǒng)的工作，在具體的測試過程中，為提高結果的準確性，需要對異常數(shù)據(jù)進行剔除。在實際的運用過程中，為切實保障準側的景準確并盡量降低誤判現(xiàn)象的發(fā)生概率，通常情況下可結合兩種或三種判定準則進行綜合判定，若集中判定方式所得出之結論均保持一直，則可將之可疑數(shù)據(jù)處理，如此判斷方式方可切實提升測量的準確性。結果表明，格拉布斯判斷法的效果最佳。

參考文獻

[1]徐丹，王中禹.計量測試中異常數(shù)據(jù)剔除的措施[J].科技經(jīng)濟導刊，2016（20）：156-157.

[2]孫武強.110kV電容式電壓互感器試驗數(shù)據(jù)異常處理方法[J].集成電路應用，2018（11）：164-166.