retros

Пользователи
  • Число публикаций

    4
  • Регистрация

  • Последнее посещение

Репутация

0 Новичок

О retros

  • Звание
    Новичок
  • День рождения 12.09.1980

Информация

  • Пол
    муж
  • Город
    Фрхангельск
  • Должность
    доцент
  1. В ГОСТе верно указано, что надо сначала проверить на наличие промахов, исходя из предположения о нормальном распределении. Если сомнительное значение будет отброшено, проверяют без него на нормальность. Если есть нормальность, значит, сомнительное значение отброшено верно. Если нет нормальности, значит, критерий Граббса вообще не применим, и сомнительное значение надо вернуть в выборку. Однако в ГОСТ Р ИСО 5725-2-2002 и ГОСТ Р 8-736-2011 табличные значения неверные, а именно - уровни значимости завышены в 2 раза.. Верную таблицу можно найти, например, в http://arhiuch.ru/lab4a.html . Метод расчёта критических значений Граббса впервые приведён в в статье: Смирнов Н.В. Оценка максимального члена в ряду наблюдений // Доклады АН СССР, 1941. – Т. 33. – № 5. – С. 346-349., а также в статьях Граббса, но эти расчёты достаточно сложны. Можно аппроксимировать табличные данные для отдельных уровней значимости с получением приемлемого уравнения. Например, для уровня значимости 0,1 при объёмах выборки от 3 до 147 может быть приемлемо уравнение: Uтабл = -27549,28132629*n^0,3 + 197905,2683731*n^0,25 - 592159,24837906*n^0,2 + 944675,30589095*n^0,15 - 847500,10682989*n^0,1 + 405441,08190629*n^0,05- 80813,91498321 При этом отклонения рассчитанных по уравнению значений от табличных не превышают 0,002, что вполне приемлемо. Разумеется, коэффициенты в уравнении можно несколько округлить.
  2. Определение грубой погрешности

    Мне неизвестен метод квантилей для оценки наличия грубых погрешностей. Обычно он применяется для оценки параметров распределения. Но если Вы используете действительно существующую методику, то, видимо, некорректно. На глаз видно, что значение 2,68 не имеет грубой погрешности (не является грубой ошибкой). Для оценки на грубые погрешности (грубые ошибки) существует ряд критериев, большинство из которых описано на сайте http://arhiuch.ru в лабораторных работах и исследовательских статьях. По критериям Н.В. Смирнова [другие названия - Граббса, Смирнова (Граббса)], Диксона, Ирвина грубую погрешность содержит только значение 1,91. Проверить на грубую ошибку вторые значения вариационного ряда из перечисленных критериев возможно только по критерию Ирвина. Такая проверка показывает что ни 2,66, ни 2,19 не являются грубыми ошибками. Перечисленные критерии применяются при нормальном распределении случайной величины. Поэтому после отбрасывания грубой ошибки 1,91 надо проверить соответствие нормальному распределению, напр., по критерию Шапиро-Уилка (см. тот же сайт). Оценка по Шапиро-Уилку показывает, что случайная величина достаточно хорошо описывается нормальным распределением при уровне значимости 0,05,, и поэтому вышеуказанные критерии применимы. Существуют также критерии проверки на грубую ошибку нескольких значений выборки - Граббса, Титьена-Мура. Иж описание можно найти, например, в книге: А.И.Кобзарь "Прикладная математическая статистика", 2006. А вообще, оценка на грубые ошибки в некоторой степени субъективна. Прежде чем оценивать по критериям, надо подумать, не является ли выброс (подозрительное значение) закономерным.
  3. Коллеги позабавили

    Обратите внимание на вывеску - наглядно, просто и строго.