车桂春
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摘要：现如今，在社会经济飞速发展的大背景下，科学技术的不断创新，各种新型的技术以及手段开始在计量检测工作中得以运用，对于计量工作质量的要求越来越高。传统计量方式已经很难满足实际工作需要，因此应该积极引进先进的方式进行工作，促进计量检测质量的提高。
关键词：计量检测；异常数据；剔除措施
引言
我国众多行业的发展以及科学技术的发展都需要计量检测工作的辅助，通过计量检测行业内相关活动、科学活动的开展可获得有价值参考，但在计量检测工作实际开展过程中，往往会获得大量数据，这些数据中很可能潜藏着异常数据，此时如何剔除异常数据保证计量检测工作质量就成为重中之重，基于以上，下面对“如何剔除计量检测中的异常数据”展开探讨。
1计量检测中异常数据出现的原因
日常的多种生产实践活动中，均能涉及到计量检测误差的问题，结合统计学的角度分析，异常数据的出现多是指的一组反复经过测量的数据中，个别数据和其他组数据存在着明显差异的情况。异常数据的基本特征就是与组内其他数据的差别，数据一旦发生了明显的变化，需要展开细致的分析和研判，由此确定实际的情况。计量仪器为计量测试工作提供了有力的支持，其属于高精密仪器中的一种，外界环境的干扰较大，需要重视计量仪器的精准度，保证检测结果更加的理想，在允许误差的情况下控制于合理的范围。考虑到出现相关异常数据的情况，应该结合各种原因加以分析，实现充分的考察与判断：首先是检测仪器在外界震动干扰和机械冲击的情况下出现了测试误差，这就让异常数据出现，直接影响到综合的测试结果；其次是在电磁干扰和电网供电不稳定的影响之下，导致检测仪器的正常工作状态发生了明显的改变，从而出现了异常数据，对最终数据结果造成了一定的阻碍；最后是检测人员实际的工作能力不强，检测的水平和工作经验不足，导致计量测试误差相对明显，异常数据频现；还包含着仪器内部电子元件损坏和零件松动的情况，使得最终的测试结果受到严重的影响。
2剔除计量检测中异常数据的几点措施
2.1剔除方式
第一，计量检测中异常数据的3α数据剔除法。在计量检测中异常数据剔除时，3α数据剔除法是常用的异常数据剔除方式之一，其数据剔除公式是，通过这个公式，将计量检测数据代入其中，一旦数据出现异常，就能够对数据进行剔除，以提升计量数据的精准性。
第二，计量检测中异常数据的t值检测数据剔除法。t值检测数据剔除法是以检测数据外部的一个数据值作为参照整体，并对整体数据集进行假设，采用正态分布的形式，将参照值作为数据计量样本，然后通过计量检测数据与计量检测样本进行比对，现实出计量检测数据的隶属总体，并最终对异常数据进行确认。t值检测数据剔除法的公式为，其中，X表示计量检测样本数据的平均值，S表示可疑数据以外的数据部分与样本数据形成的数据标准差，一旦二者之间的数值超出了t值检测范围，那么就可以确定其数据出现了异常，并对其进行剔除。
第三，肖维勒数据剔除法。肖维勒数据剔除法的计量检测数据公式为，是通过互相独立计量检测得到
的数据进行组合对比，当计量检测数据的测量值达到公式要求标准后，计量检测出的数据数值Xd就可以判定为异常数据，并对其进行剔除。
第四，格布拉斯数据剔除法。
格布拉斯数据剔除法也是计量检测中常见的异常数据剔除方法，是以Xd计量检测的测量数据，计量检测数据的平均值以来进行表示，计量检测数据的标准差由S表示，并查表获得G(α2n)，因此计量检测异常数据剔除公式为。
2.2异常数据剔除技巧
异常数据的剔除应该重视一定的技巧，结合测试的基本结果加以分析。当实际测定的某一组数据反映出一定的真实性之后，应该对其基本的数据差异展开分析，以下列数据为例：10.002，10.204，10.218，10.228，10.230，10.312，10.320，10.342，10.346中，反映出一系列数据变化情况，但是具体的差异还需经过严格的检验做出科学的判断。依照上述提及到的相关技巧，应该对这列数据加以判断，明确异常值的存在，选择适宜的剔除技巧，设定出置信概念的可取值95%，此时可以将异常值怀疑为10.346，经过具体的计算过程，获得十个数据的平均值为10.2317，对应的X1的平均值则是10.2231，在进行了科学化的综合计算处理之后，将异常值10.346算出来，将其及时地剔除。适当地利用具体的计算方法，分析出相关数值的基本情况，最终判定为10.346为异常值，而G（a，n）与10.002，10.2317非常相近，这就反映出适当利用格拉布斯准则的效果更为理想，获取的结果更加的可靠。在实际判定的时候，异常数值的基本思想就是将具体的统计量分析出来，若是统计量处于规定的范围之内，可以将其视为服从止态分布标准，否则认为其不符合相关的止态分布要求，证明了具体的数据存在着误差问题。
2.3剔除案例
为进一步对“如何剔除计量检测中的异常数据”进行说明，下面将联系案例，围绕上述剔除方法展开讨论。案例如下：在某次次计量检测时得到数据10.003、10.205、10.219、10.221、10.229、10.231、10.313、10.321、10.343、10.346，此时需剔除异常数据。经判定得出，采用方法一、二、三、四分别对计量检测中的异常数据进行判断时，得出的结果都是10.346为异常值。结合实际判断过程来看，在计量检测中进行异常数据剔除时，若试图加快异常数据剔除工作的速度，可采取以下措施：措施一，检测人员可先质疑计量检测数据中最大值、最小值，比如在此案例中，可先假设10.003或10.346就是异常数据，然后针对10.003和10.346进行异常数据判定，这是因为在多数情况下，若一组检测数据的最大值与最小值皆不是异常数据则意味着该组数据中存在异常数据的可能性很小，换言之，在计量检测得到一组数据当中，最大值和最小值往往更容易是异常数据，结合本案例异常数据判断结果来看，该案例的异常数据的确是最大值；措施二，可通过某些方法初步判断计量检测过程中得到一组数据中是否存在异常数据，以此来加快异常数据剔除工作的效率，比如，上述案例当中可先设定好统计量，若规定范围完全包括统计量，则意味着该统计量呈正态分布，则可初步判定该组数据中不存在异常数据，从而加快异常数据的剔除速率。
结语
综上所述，计量检测对工业生产、科技发展等等都有较大影响，相关人员需针对会导致计量检测数据精准性下降、对计量检测工作有较大负面影响的异常数据进行分析，找到判别异常数据的方法并对异常数据进行有效剔除，以此进一步提高异常数据的剔除质量，保证计量检测工作质量并为相关活动的开展提供科学、合理的参考信息。
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