Thuộc tính
Nội dung
Tiếng Anh (English)
Văn bản gốc/PDF
Lược đồ
Liên quan hiệu lực
Liên quan nội dung
Thuộc tính
Tải về
Các bản dự thảo

Đang tải văn bản...

Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 4548:2009 về Thống kê ứng dụng - Loại bỏ các giá trị bất thường

Số hiệu:	TCVN4548:2009	Loại văn bản:	Tiêu chuẩn Việt Nam
Nơi ban hành:	***	Người ký:	***
Ngày ban hành:	Năm 2009	Ngày hiệu lực:
ICS:	03.120.30	Tình trạng:	Đã biết


Cỡ mẫu n	Giá trị tới hạn h với xác suất a
Cỡ mẫu n	0,100	0,075	0,050	0,025
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20	1,15 1,42 1,60 1,73 1,83 1,91 1,98 2,03 2,09 2,13 2,17 2,21 2,25 2,28 2,31 2,34 2,36 2,38	1,15 1,44 1,64 1,77 1,88 1,96 2,04 2,10 2,14 2,20 2,24 2,28 2,32 2,35 2,38 2,41 2,44 2,46	1,15 1,46 1,67 1,82 1,94 2,03 2,11 2,18 2,23 2,29 2,33 2,37 2,41 2,44 2,48 2,50 2,53 2,56	1,15 1,48 1,72 1,89 2,02 2,13 2,21 2,29 2,36 2,41 2,47 2,50 2,55 2,58 2,62 2,66 2,68 2,71
Cỡ mẫu n	0,200	0,150	0,100	0,050
Cỡ mẫu n	Giá trị tới hạn h với xác suất s^*

a* là xác suất để hay lớn hơn h.

Bảng 2 – Giá trị tới hạn h trong trường hợp đã biết độ lệch chuẩn s nhưng giá trị trung bình m chưa biết

Cỡ mẫu

Giá trị tới hạn h với xác suất a

0,100

0,050

0,010

...

Bạn phải đăng nhập hoặc đăng ký Thành Viên TVPL Pro để sử dụng được đầy đủ các tiện ích gia tăng liên quan đến nội dung TCVN.

Mọi chi tiết xin liên hệ: ĐT: (028) 3930 3279 DĐ: 0906 22 99 66

...

1,497

1,696

1,835

1,939

2,022

2,091

2,150

...

2,245

2,284

2,320

2,352

2,382

2,409

2,434

2,458

2,480

...

2,519

2,538

2,555

2,571

1,738

1,941

2,080

2,184

2,267

...

2,392

2,441

2,484

2,523

2,557

2,589

2,617

2,644

2,668

...

2,712

2,732

2,750

2,768

2,784

2,800

2,215

2,431

2,574

...

2,761

2,828

2,884

2,931

2,973

3,010

3,043

3,072

3,099

...

3,147

3,168

3,188

3,207

3,224

3,240

3,255

3,269

2,396

...

2,764

2,870

2,952

3,019

3,074

3,122

3,163

3,199

3,232

...

3,287

3,312

3,334

3,355

3,375

3,393

3,409

3,425

3,439

...

Cỡ mẫu

0,200

0,100

0,020

0,010

Giá trị tới hạn h với xác suất a^*

Bảng 3 – Giá trị tới hạn h trong trường hợp độ lệch chuẩn s và trung bình m đã biết

Cỡ mẫu

...

Giá trị tới hạn h với xác suất a

0,100

0,050

0,010

0,005

0,001

...

100

250

500

1,282

1,632

1,818

1,943

...

2,111

2,172

2,224

2,269

2,309

2,457

2,559

2,635

2,696

...

2,860

3,076

3,339

3,528

1,645

1,955

2,121

2,234

2,319

...

2,442

2,490

2,531

2,568

2,705

2,799

2,870

2,928

3,015

...

3,285

3,534

3,703

2,326

2,575

2,712

2,806

2,877

2,934

...

3,022

3,057

3,089

3,207

3,289

3,351

3,402

3,480

3,541

...

3,946

4,108

2,576

2,807

2,935

3,023

3,090

3,143

3,188

...

3,260

3,290

3,402

3,480

3,539

3,587

3,662

3,716

3,892

...

4,263

3,090

3,290

3,403

3,481

3,540

3,588

3,628

3,662

...

3,719

3,820

3,890

3,944

3,983

4,054

4,108

4,263

4,465

...

Bảng 4 – Giá trị tới hạn h đối với trường hợp độ lệch chuẩn s và trung bình m chưa biết

Cỡ mẫu

Giá trị tới hạn h với xác suất a^*

0,500

0,200

0,100

0,050

0,020

...

0,002

0,001

...

100

...

500

0,674

1,052

1,261

1,410

1,518

1,605

1,673

1,733

...

1,835

2,003

2,118

2,206

2,273

2,381

2,462

2,698

2,995

...

1,281

1,619

1,801

1,929

2,017

2,091

2,152

2,206

2,246

...

2,435

2,543

2,617

2,678

2,772

2,846

3,055

3,325

3,514

...

1,949

2,111

2,226

2,313

2,381

2,435

2,482

2,522

2,556

...

2,792

2,867

2,921

3,008

3,076

3,278

3,528

3,703

1,964

...

2,388

2,489

2,570

2,624

2,648

2,725

2,765

2,799

2,927

...

3,082

3,157

3,224

3,285

3,474

3,710

3,878

2,327

2,577

...

2,806

2,873

2,934

2,981

3,022

3,065

3,089

3,204

3,285

...

3,399

3,480

3,534

3,728

3,939

4,108

2,577

2,806

2,934

...

3,089

3,143

3,190

3,224

3,258

3,292

3,399

3,480

3,541

...

3,662

3,716

3,892

4,108

4,263

3,089

3,292

3,399

3,480

...

3,588

3,629

3,662

3,689

3,716

3,818

3,892

3,946

3,986

...

4,108

4,263

4,465

4,607

3,292

3,480

3,588

3,662

3,716

...

3,804

3,838

3,868

3,892

3,986

4,054

4,108

4,148

4,214

...

4,418

4,607

4,755

Bảng 5 – Giá trị tới hạn ứng với quy tắc Dixon

Thống kê

Cỡ mẫu

Xác suất a

0,10

...

0,01

0,005

R10

0,886

...

0,557

0,482

0,434

0,941

0,765

0,642

0,560

0,507

0,988

...

0,780

0,698

0,637

0,994

0,926

0,821

0,740

0,680

R11

...

0,479

0,441

0,409

0,554

0,512

0,477

0,683

...

0,597

0,725

0,677

0,639

R21

0,517

...

0,467

0,576

0,546

0,521

0,679

0,642

0,615

0,713

0,675

...

R22

...

0,492

0,472

0,454

0,438

0,424

0,412

...

0,391

0,382

0,374

0,367

0,360

0,546

0,525

0,507

0,490

...

0,462

0,450

0,440

0,430

0,421

0,413

0,406

0,641

0,616

...

0,577

0,561

0,547

0,535

0,524

0,514

0,505

0,497

0,489

...

0,647

0,624

0,605

0,589

0,575

0,562

0,551

0,541

0,532

...

0,516

0,20

0,10

0,02

0,01

Xác suất a^*

Phụ lục A

...

Ví dụ ứng dụng các quy tắc đánh giá tính bất thường của các kết quả quan trắc

A.1. Ví dụ 1: Minh họa Điều 3

Độ cứng của 5 quả cầu tháp được cho như sau:

HB 180 182 183 184 196

với a = 0,05, giá trị HB 196 có phải là bất thường không?

Ta có:

Với n = 5 và a = 0,05, tra Bảng 1 ta tìm được h = 1,67.

Vì U_n > h nên giá trị HB 196 là bất thường và được loại bỏ. Kết luận này có thể rút ra với xác suất cao hơn vì:

...

A.2. Ví dụ 2: Minh họa Điều 4

Độ cứng của 5 chi tiết được cho như sau:

HB 178 180 184 186 197

Ta có:

Do đó:

Trong trường hợp này U_n < h (h = 1,67 với n = 5 và a = 0,05) và do đó giá trị HB 1976 không thể coi là bất thường.

A.3. Ví dụ 3: Minh họa Điều 4

...

65 000, 66 160, 65 700, 65 800, 66 500, 67 000, 64 700, 65 000, 64 000, 60 200.

Độ lệch chuẩn s = 970 km

Với mức a = 0,005 giá trị 60 200 km có thể coi là bất thường hay không?

Ta tính:

Với n = 10 và a = 0,005 ta có h = 3,122 vì t₁ > h nên có thể coi y₁₀ = 60 200 km là bất thường và có thể loại bỏ.

A.4. Ví dụ 4: Minh họa Điều 5

Xét 12 van có đường kính tính bằng milimet là:

40,00; 40,02; 39,99; 39,98; 40,00; 40,03; 39,99; 39,98; 40,01; 40,08; 40,04; 39,97.

...

Giá trị 40,08 mm có được coi là bất thường hay không?

Ta có:

Bằng cách nội suy tuyến tính, nhờ Bảng 3 với n = 12 và a = 0,005 ta tìm được h = 3,335.

Vì V_n < h nên giá trị y_n = 40,08 mm được coi là bình thường.

A.5. Ví dụ 5: Minh họa 6.2

Khi xác định mật độ tích điện, thu được các kết quả sau: 215, 210, 201, 217, 215, 214, 209, 217, 228.

Các giá trị 201 và 228 bị nghi là bất thường. Cần đánh giá theo mô đun của độ lệch so với trung bình.

Tính:

...

Suy ra

Tra Bảng 1, với n = 11 ta tìm được h = 2,36 và h = 2,23 ứng với các xác suất a^* = 0,05 và a^* = 0,1.

Sau khi nội suy, ta có a^* = 0,092 với h = 2,25. Do đó không thể coi y = 228 là bất thường. Điều tương tự cũng đúng cho y = 201.

A.6. Ví dụ 6: Minh họa 6.3

Ta có các kết quả đo sau:

3,68 5,08 1,81 4,45 3,11

2,95 4,65 3,43 4,76 6,35

3,27 3,26 2,75 3,78 4,08

...

Độ chính xác của các phép đo đặc trưng bởi s = 1,00. Hãy xét tính bất thường của các giá trị 1,81 và 6,35.

Ta có:

Tra Bảng 2 với n = 20 ta thấy t^* = 2,46 ứng với xác suất a > 0,20, do đó không có cơ sở để loại giá trị 6,35. Với giá trị y₁ = 1,81 kết luận cũng tương tự.

A.7. Ví dụ 7: Minh họa Điều 7

Ta có 5 giá trị quan trắc như sau:

23,2

23,4

23,5

...

25,5

Giá trị 25,5 có phải là bất thường không?

Mẫu đã được sắp theo thứ tự tăng dần. Do đó:

Tra Bảng 5 với n = 5, a = 0,05 ta có h = 0,642, vì R₁₀ < h = 0,642 nên giá trị 25,5 không phải là bất thường với xác suất 0,05.

MỤC LỤC

Lời nói đầu

1. Phạm vi áp dụng

...

3. Quy tắc đánh giá tính bất thường của các giá trị quan trắc khi không biết trung bình m và độ lệch chuẩn s của tổng thể

4. Quy tắc đánh giá tính bất thường của các giá trị quan trắc khi đã biết độ lệch chuẩn s nhưng giá trị trung bình m chưa biết

5. Quy tắc đánh giá tính bất thường của các giá trị quan trắc khi đã biết độ lệch chuẩn s và trung bình m

6. Quy tắc đánh giá tính bất thường của các giá trị quan trắc theo môđun của độ lệch của chúng so với trung bình

7. Quy tắc Dixon

Phụ lục A (tham khảo) Ví dụ ứng dụng các quy tắc đánh giá tính bất thường của các kết quả quan trắc