格拉布斯准则判断异常数据代码

资 源 简 介

格拉布斯准则判断异常数据代码

详 情 说 明

格拉布斯准则是一种经典的异常值检测方法，适用于数据服从正态分布的场景。它通过计算样本最大值或最小值与均值的差距来判断是否存在异常数据点。其核心思想是假设数据集中最偏离均值的点可能为异常值。

在MATLAB中实现格拉布斯检验通常包含以下步骤：首先计算数据的均值和标准差，然后找出与均值偏差最大的数据点，计算其格拉布斯统计量。接下来根据显著性水平和样本量查询临界值表，若统计量超过临界值则判定为异常值。

实际应用中需要注意：格拉布斯检验对数据正态性敏感，适用于单变量数据集。当检测到异常值时，通常建议人工复核数据逻辑合理性后再决定是否剔除。该方法在工业质量控制、实验数据分析等领域有广泛应用。

扩展思考：对于非正态分布数据可考虑使用Tukey箱线图法；当存在多个异常值时，需要采用迭代检测方式，即每次剔除一个异常值后重新计算统计量。