格鲁布斯检验法英文解释翻译、格鲁布斯检验法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 Grubbs' test method

分词翻译：

格的英语翻译：

case; division; metre; square; standard; style
【计】 lattice

鲁的英语翻译：

rash; rude; stupid

布的英语翻译：

cloth; fabric
【建】 cloth

斯的英语翻译：

this
【化】 geepound

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

格鲁布斯检验法（Grubbs' Test，又称极端学生化偏差检验）是一种统计学中用于检测单变量数据集内异常值的假设检验方法。该方法由弗兰克·格鲁布斯（Frank E. Grubbs）于1950年提出，适用于服从正态分布的小样本数据（样本量n≤25）。其核心原理是通过计算数据集中最大值或最小值与均值的标准化偏差，判断该值是否超出统计学显著阈值。

定义与公式

格鲁布斯检验统计量定义为： $$ G = frac{max |Xi - bar{X}|}{s} $$ 其中，$bar{X}$为样本均值，$s$为样本标准差。原假设为“数据无异常值”，若计算出的$G$值大于临界值$G{text{critical}}$（通过查表或软件获取），则拒绝原假设。

应用范围

实验数据清洗：在化学分析、生物医学等领域验证测量值可靠性。
质量控制：检测工业制造过程中可能存在的设备故障或操作失误。
科研论文验证：确保数据集的统计有效性，避免极端值干扰结论。

执行步骤

确认数据近似服从正态分布（可通过Shapiro-Wilk检验验证）；
计算检验统计量$G$；
根据显著性水平（通常选α=0.05）和样本量查临界值表；
若$G > G_{text{critical}}$，判定对应数据点为异常值。

权威参考文献

美国国家标准与技术研究院（NIST）《工程统计手册》第1.3.5.17节（https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35h.htm）
Grubbs, F. E. (1969). "Procedures for Detecting Outlying Observations in Samples". Technometrics 11(1):1-21.
国际标准化组织ISO 5725-2:2019《测量方法与结果的准确度》附录C

网络扩展解释

格鲁布斯检验法（Grubbs检验法）是一种用于检测单变量数据集中异常值的统计方法，适用于正态分布数据，通过计算数据点与均值的偏离程度判断是否需剔除异常值。以下是其核心要点：

定义与原理

基本定义
格鲁布斯检验法通过计算样本均值（$mu$）和标准差（$s$），构造统计量$G$，并与临界值比较，判断数据中是否存在异常值。
公式为：
$$ G = frac{max |x_i - mu|}{s} $$
其中，$x_i$为可疑值（最大值或最小值）。
假设条件
- 数据服从正态分布；
- 每次检验仅能识别一个异常值，需重复检验时需谨慎。

检验步骤

计算均值与标准差
计算样本均值$mu$和标准差$s$。
确定统计量
计算最大值或最小值与均值的绝对差，除以标准差得到$G$值。
查临界值表
根据样本量$n$和显著性水平$alpha$（如0.05），查格鲁布斯临界值表得到$G_{text{临界}}$。
判断异常值
若$G > G_{text{临界}}$，则判定该数据为异常值；若需严格剔除，可进一步使用剔除水平$alpha'$对应的临界值。

注意事项

适用性：适用于小样本（通常$n leq 25$），且数据需近似正态分布。
局限性：一次仅能检出一个异常值，重复检验需重新计算均值与标准差，否则可能误判。
临界值调整：显著性水平越低或样本量越大，临界值越小，检验更敏感。

应用场景

实验室数据：用于剔除实验中的粗大误差，如设备比对、检测结果分析。
质量控制：在工业生产或科研中验证数据一致性。

如需具体临界值表或计算工具，可参考国标文件（如GB4883）或统计软件（如Excel、R）。