
【医】 Grobly's tests
格勒布利氏试验(Grubbs' Test)是统计学中用于检测单变量数据集中异常值的标准化检验方法,其英文全称为Grubbs' Test for Outliers。该检验法由美国统计学家弗兰克·格兰布斯(Frank E. Grubbs)于1950年提出,基于样本均值和标准差构建检验统计量,适用于符合正态分布的数据集。
根据美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的《工程统计手册》,格勒布利氏试验的检验统计量计算公式为: $$ G = frac{max |X_i - mu|}{sigma} $$ 其中$mu$为样本均值,$sigma$为样本标准差。当计算得到的G值超过特定显著性水平(通常取α=0.05)的临界值时,可判定该数据点为异常值。
该方法在工业质量控制、环境监测和医学实验数据清洗中具有广泛应用。例如美国材料与试验协会(ASTM)的标准指南E178-16明确规定,在处理实验数据时应优先采用格勒布利氏试验进行异常值识别。但需注意,该检验对样本量敏感,当样本数小于7时检测效率显著下降。
根据现有资料,"格勒布利氏试验"(Grobly's tests)是医学领域的一个专业术语,主要用于恶性肿瘤检测。以下为具体解析:
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