Algorithm · 数据质量数据质量

Grubbs 离群检验

Grubbs Test

检验一组数据中是否存在单个极端离群值,比较最远样本与样本均值的标准化距离。

01

定义

检验一组数据中是否存在单个极端离群值,比较最远样本与样本均值的标准化距离。

02

公式与计算

G = max|xᵢ − x̄| / s,与临界值 G(α,n) 比较
03

适用时机

标定残差、重复测量的离群剔除、单点突变(卡死/脉冲)判定、实验室与现场数据清洗。

04

关键参数

显著性水平 α、单侧/双侧、样本量 n

05

注意事项

失效与边界一次通常只判一个离群;Masking 效应(多个离群互相拉均值)需迭代或改用 Rosner。
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