Исключение резко выделяющихся экспериментальных даннях

Совокупность полученных экспериментальных данных часто имеет значения, резко выделяющиеся относительно других, что приводит к постановке вопроса об их исключении из дальнейшей обработки. Причиной появления таких данных может быть изменение условий проведения опыта в момент наблюдения, ошибочная регистрация параметра (по вине оператора) и т.п. Независимо от причин получения резко выделяющихся данных они могут существенно исказить числовые характеристики. С другой стороны, при необоснованном исключении таких данных числовые характеристики также будут искажены.

Самый надежный метод определения возможности исключения резко выделяющихся данных - это анализ условий, при которых они были получены. Если условия существенно отличаются от стандартных (или установленных по плану эксперимента), то данные необходимо исключить из дальнейшей обработки независимо от их величины. Если определение существенности изменения условий эксперимента невозможно или представляет большие трудности, то используют статистический метод исключения данных, сущность которого заключается в следующем:

находят в совокупности максимальную и минимальную величины и определяют расчетные значения критерия Смирнова-Граббса:

сравниваем полученные значения с табличным VТ , если VR max или VR min больше VТ, то соответствующее значение Yi необходимо исключить из совокупности Таким образом полученные значения не исключаем.

Немного больше по теме

Применение макроэкономических индикаторов в прогнозировании
Прогнозирование в экономике - научно обоснованное предвидение характера и динамики явлений и процессов, протекающих на предприятиях, региональном, отраслевом и народнохозяйственном уровнях. Цель такого предвидения - повысить качество принимаемых тактических и стратегических решений, избежать по крайней мере грубых ошибок при разработке проектов краткосрочной и, в особенности, долг ...