
【醫】 Gruskin tests
格魯斯金氏試驗(Grubbs' Test)是統計學中用于檢測單變量數據集中異常值的經典方法,由美國統計學家弗蘭克·埃弗雷特·格魯布斯(Frank E. Grubbs)于1950年首次系統描述。該檢驗基于正态分布假設,通過計算數據集中最大值或最小值與樣本均值的标準化偏差,判斷是否存在統計學意義上的離群值。
核心原理與公式
檢驗統計量G的計算公式為:
$$
G = frac{max |X_i - bar{X}|}{s}
$$
其中$bar{X}$為樣本均值,$s$為标準差。通過比較計算值與臨界值表(Grubbs臨界值表)或使用修正公式判斷異常值是否顯著。
應用領域
權威參考
美國國家标準與技術研究院(NIST)的《工程統計手冊》将格魯斯金氏試驗列為異常值檢測的标準方法之一,并提供了詳細的臨界值計算表。國際标準化組織ISO 5725-2标準中亦引證該方法用于實驗室數據有效性驗證。
關于“格魯斯金氏試驗”,目前沒有找到相關的權威資料或文獻記錄。可能的原因包括:
術語準确性
該名稱可能存在拼寫誤差或翻譯偏差,例如英文原詞可能為“Gruskin's test”或其他近似拼寫形式,但未在主流醫學、科學數據庫中檢索到對應内容。
領域局限性
若涉及特定小衆領域(如地方性醫療檢測、未公開發表的研究項目等),其信息可能未被廣泛收錄。
其他可能性
不排除用戶所指為其他名稱相近的試驗,例如“格魯勃試驗”(Grubbs test,統計學異常值檢測法)或“格拉斯哥昏迷評分”(Glasgow Coma Scale,神經學評估)等。
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