計量檢測中異常數據剔除的有效方法

摘 要：在計量檢測工作中，計量檢測數據的精準性直接決定了計量檢測工作的質量，對于后續工作的開展更有著重要影響意義。在計量檢測過程中，往往會產生大量的計量檢測數據，并且會存在一定的異常數據，對于異常數據的剔除是計量檢測工作的重點工作之一。本文對計量檢測數據中異常數據出現的原因進行分析，提出異常計量檢測數據的剔除方式，推動計量檢測行業發展。

關鍵詞：計量檢測;異常數據;剔除

在現代工業發展中，離不開計量檢測工作的輔助，通過對目標對象的計量檢測，能夠將檢測對象的數據信息檢測出來，為工業產業發展提供數據支持。計量檢測工作的質量直接決定了我國的科學技術水平以及工業產品的開發能力，而計量檢測工作質量的決定性因素就是計量檢測數據的精準性。在計量檢測工作中，常會出現異常檢測數據，對異常檢測數據的剔除，是計量檢測工作的重中之重。

一、異常數據剔除對計量檢測的重要性

在計量檢測工作中，計量檢測數據的精準性要求極為嚴格，一旦計量檢測數據中出現異常數據，就會導致計量檢測結果的精準性受到影響，進而對整體工作的開展產生不利影響。在生產工作中，計量檢測工作具有重要意義，直接關系到了工業生產的科學性和安全性，是生產過程中重要的數據指導，對于生產流程優化以及生產質量提升都有著重要的推動作用，因此對于計量檢測的數據精準性要求異常嚴格，是企業生產經營正常開展的必要保證[1]。但是一旦計量檢測數據中出現異常數據，就會造成計量檢測結果的精準性受到影響，給企業的生產過程帶來不必要的麻煩。因此，計量檢測異常數據剔除具有重要意義，是計量檢測工作中必不可少的工作組成部分，通過異常數據剔除，能夠有效提升數據精準性，為生產工作奠定數據基礎。

二、計量檢測中異常數據出現的原因

計量檢測工作中，不僅涉及到了大量的人員工作，更涉及到了當量的計量檢測設備應用，并且在計量檢測工作進行中，計量檢測數據容易受到外部環境因素的影響，而造成計量檢測數據異常的情況發生。

第一，計量檢測工作中外部環境因素造成的計量檢測數據異常。在計量檢測工作中，檢測時對檢測環境的溫度以及濕度要求都較為嚴格，一旦溫度以及濕度超出計量檢測標準可要求，就容易造成檢測數據異常的情況發生，給計量檢測結果帶來嚴重的不利影響。根據研究顯示，計量檢測工作中，檢測環境溫度要在15℃-25℃之間，濕度在75%左右，就能夠保證計量檢測數據的精準性。

第二，計量檢測人員的專業能力不足總成異常數據的出現。不同的計量檢測人員的檢測方法以及技術水平也存在差異，一旦計量檢測人員的專業能力水平不足，就容易造成計量檢測工具使用不規范的情況的發生，造成計量檢測中異常數據出現的可能。并且在計量檢測工作中，計量檢測人員對計量檢測時的環境控制也不盡相同，因此造成了不同人員之間計量檢測結果的差異，導致計量檢測中出現異常數據。

第三，計量檢測中計量檢測設備的故障出現，造成異常數據的產生。在計量檢測工作中，計量檢測設備是重要的工作輔助設備，是實現對計量檢測對象完成數據統計的必要工具。在計量檢測工作中，一旦計量檢測設備出現故障，而計量檢測人員有沒有及時發現，就會造成異常數據的產生，嚴重影響計量檢測結果的精確性。

三、計量檢測中異常數據的剔除方式

在計量檢測工作中，對異常數據的提出工作極為重要，直接關系到了計量檢測結果的精準性，是計量檢測工作的重要組成部分。在常用的計量檢測異常數據剔除方式中，主要分為四種，即3σ數據剔除法、t值檢測數據剔除法、肖維勒數據剔除法以及格布拉斯數據剔除法，通過這四種方式，能夠有效將計量檢測中的異常數據剔除出去，為計量檢測結果的精準性提供保障[2]。

第一，計量檢測中異常數據的3α數據剔除法。在計量檢測中異常數據剔除時，3α數據剔除法是常用的異常數據剔除方式之一，其數據剔除公式是∣Xd-X∣>3α，通過這個公式，將計量檢測數據代入其中，一旦數據出現異常，就能夠對數據進行剔除，以提升計量數據的精準性。

第二，計量檢測中異常數據的t值檢測數據剔除法。t值檢測數據剔除法是以檢測數據外部的一個數據值作為參照整體，并對整體數據集進行假設，采用正態分布的形式，將參照值作為數據計量樣本，然后通過計量檢測數據與計量檢測樣本進行比對，現實出計量檢測數據的隸屬總體，并最終對異常數據進行確認。t值檢測數據剔除法的公式為k=，其中，X表示計量檢測樣本數據的平均值，S表示可疑數據以外的數據部分與樣本數據形成的數據標準差，一旦二者之間的數值超出了t值檢測范圍，那么就可以確定其數據出現了異常，并對其進行剔除。

第三，肖維勒數據剔除法。肖維勒數據剔除法的計量檢測數據公式為∣Xd-X∣>Wn·α，是通過互相獨立計量檢測得到的數據進行組合對比，當計量檢測數據的測量值達到公式要求標準后，計量檢測出的數據數值Xd就可以判定為異常數據，并對其進行剔除。

第四，格布拉斯數據剔除法。格布拉斯數據剔除法也是計量檢測中常見的異常數據剔除方法，是以Xd計量檢測的測量數據，計量檢測數據的平均值以X來進行表示，計量檢測數據的標準差由S表示，并查表獲得G（α2n），因此計量檢測異常數據剔除公式為∣Xd-X∣≥G（α2n）S。

四、結論

計量檢測工作對于我國科技發展已經工業生產都具有重要意義，保證計量檢測數據的精準性，能夠為企業生產經營活動的開展提供數據保障。在計量檢測工作中，對異常數據進行剔除，能夠提升計量檢測數據的精準性，是計量檢測工作的重要組成部分。

參考文獻：

[1]孫江暉，龍燕.計量測試中異常數據剔除的措施[J].電子技術與軟件工程，2017（21）：163.

[2]林俊.計量測試中異常數據的處理方式[J].電子技術與軟件工程，2019，150（4）：169.

作者簡介：黃志恒（1968-），男，漢族，江西都昌人，本科，工程師，力學計量與測試專業，研究方向：計量測試與管理。