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Matlab程序利用拉依达和格拉布斯准则，对测量误差样本进行检验并剔除显著误差。

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简介：
通过对测量误差样本运用拉依达准则和格拉布斯准则进行严格的检验，旨在识别并排除那些显著偏离正常范围的较大误差。随后，程序执行以“main”为前缀定义的函数，并按照系统提供的指示，完成误差检验的具体处理流程（请注意，代码中并未包含S值的计算环节）。

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  • 利用Matlab基于拉依达准则和格拉布斯准则检测并剔除测量误差中的粗大误差
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    本研究运用Matlab软件，结合拉依达准则与格拉布斯准则，系统地分析并剔除数据中的粗大误差，提升测量精度。 通过拉依达准则与格拉布斯准则对测量误差样本进行检验，剔除粗大误差。运行main开头的函数，根据提示进行误差检验处理（代码中不包含S值的计算）。
     
  • 利用3σ准则和LabVIEW剔除粗大误差
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    本文探讨了如何运用3σ准则结合LabVIEW软件有效识别并排除实验数据中的粗大误差，提升数据分析准确性。 3σ准则可以用于利用LabVIEW编写程序来剔除粗大误差。
     
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    本资源提供了利用MATLAB进行数据处理的代码和教程，重点在于使用拉伊达准则(Past3OH)检测并剔除粗大误差，适用于数据分析和科学计算。 基于MATLAB的狄克逊准则和拉伊达准则可以用于判断并剔除数据中的粗大误差和异常值。
     
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    本文章介绍了如何利用Python编程语言实现拉依达准则（3σ原则）来检测和剔除数据集中的异常值。通过实际代码示例展示数据分析过程中常见任务的有效处理方法。 本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据。在进行建模和数据分析过程中，我们发现预处理后的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的问题，因此使用了拉依达准则对数据进行了处理。Python对于编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学非常友好，所以我们将使用Python来实现拉依达准则的代码。话不多说，直接展示代码！
     
  • MATLAB数据处理：求绝对误差、剔除粗大误差及判断线性误差
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB进行数据分析，包括计算绝对误差、识别并排除异常值（粗大误差）以及评估测量结果的线性度。 （1）计算算术平均值； （2）求解残余误差（即绝对误差）； （3）确定标准差； （4）识别粗大误差，如果存在，则剔除后再进行后续的计算； （5）评估数据是否存在线性误差或周期性误差。
     
  • 用MATLAB编写用于剔除粗大误差的程序
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    本简介介绍了一段使用MATLAB编写的程序代码，该程序旨在自动识别并移除数据集中的粗大误差（离群点），以提高数据分析准确性。通过应用统计学原理和算法实现有效滤除异常值，确保数据处理过程的可靠性和精确性。 用MATLAB编写了一个程序来去除含有粗大误差的数据。该程序的输入是一组包含粗大误差的数据，输出则是剔除了这些粗大误差后的数据以及这些粗大误差在原始数据中的序号。代码注释详细清晰，便于理解整个流程和逻辑。
     
  • 基于LabVIEW的格拉布斯准则在异常数据剔除中的应用
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    本研究利用LabVIEW软件平台，实现了格拉布斯准则算法的应用，有效识别并剔除实验数据中的异常值，提高数据分析准确性。 利用LabVIEW工具实现软件计算异常数据的剔除，并使用格拉布斯公式在LabVIEW中进行一键查找异常值的操作。
     
  • 利用MATLAB实现狄克逊判别准则以识别和剔除粗大误差及异常值
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  • 利用MATLAB进行圆度误差的精准评估
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行克拉克误差分析，旨在深入探究并优化数据测量中的误差评估与处理技术。 在MATLAB开发中进行克拉克误差分析。Clarke Error Grid（CEG）量化了仪表生成的葡萄糖估计值与参考值之间的准确性。