求解？！

1、測(cè)量的算術(shù)平均值為各項(xiàng)加起來(lái)除以9。
2、標(biāo)準(zhǔn)偏差等于每次測(cè)得的數(shù)減去平均值后的平方，然后將算出的9組數(shù)據(jù)相加后除以8，最后將這個(gè)數(shù)開方就得到標(biāo)準(zhǔn)偏差了。
哈哈，不好書寫公式，就用文字表示，希望樓主能夠看懂。
個(gè)人理解，供參考~~~~

下面就是計(jì)算的公式：

肯定有計(jì)算捷徑？

用計(jì)算器中的統(tǒng)計(jì)功能可以計(jì)算

用EXCEL直接計(jì)算

有粗大誤差吧？

有粗大誤差吧？
christin 發(fā)表于 2010-8-20 14:47

      說(shuō)的對(duì)，這道題里面有一個(gè)粗大誤差的判定與剔除問(wèn)題。正確解法應(yīng)該是剔除粗大誤差后，再次計(jì)算算術(shù)平均值和單次測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)偏差才是所要求的正確答案。那個(gè)1189是粗大誤差的重大“嫌疑犯”，呵呵。計(jì)算方法就是4樓給的公式。工具就是6樓提供的計(jì)算器中的統(tǒng)計(jì)功能，和7樓提供的計(jì)算機(jī)EXCEL，都行。

用3西格瑪準(zhǔn)則，9個(gè)數(shù)不用剔除。用格拉布斯準(zhǔn)則，9個(gè)數(shù)剔除兩個(gè)。

利用格拉布斯(Grubbs)準(zhǔn)則進(jìn)行處理：根據(jù)誤差理論，要有效地剔除偶然誤差，一般要測(cè)量10次以上，兼顧到精度和響應(yīng)速度，取15次為一個(gè)單位。在取得的15個(gè)數(shù)據(jù)中，有些可能含有較大的誤差，需要對(duì)它們分檢，剔除可疑值，提高自適應(yīng)速度。對(duì)可疑值的剔除有多種準(zhǔn)則，如萊以達(dá)準(zhǔn)則、肖維勒（Chauvenet）準(zhǔn)則、格拉布斯（Grubbs）準(zhǔn)則等。以Grubbs準(zhǔn)則為例，它認(rèn)為若某測(cè)量值 xi對(duì)應(yīng)的殘差Vi滿足下式

|Vi|=| xi-|>g(n，a)× σ(X)

時(shí)應(yīng)將該數(shù)據(jù)舍去。式中，為n次采集到的AD 值的平均值，=(∑xi)/n ；σ(X)為測(cè)量數(shù)據(jù)組的標(biāo)準(zhǔn)差，由貝塞爾函數(shù)可得： σ(X)=[(∑Vi2 )/(n-1)]1/2；g(n， a)是取決于測(cè)量次數(shù)n和顯著性水平a (相當(dāng)于犯“棄真” 錯(cuò)誤的概率系數(shù))，a通常取0.01或0.05。通過(guò)查表可得：當(dāng) n=15時(shí)，a=0.05, g(n，a)=2.41。

把15次采集到的AD值存入一個(gè)數(shù)組中然后求平均值，計(jì)算殘差，求標(biāo)準(zhǔn)差σ(X)。將殘差絕對(duì)值與2.41倍的標(biāo)準(zhǔn)差σ(X)比較。剔除可疑值以后，再求平均值，求出新的平均值以后，應(yīng)再重復(fù)以上過(guò)程，驗(yàn)證是否還有可疑值存在。據(jù)我們對(duì)測(cè)量裝置大量的實(shí)際測(cè)試結(jié)果看，這樣做沒(méi)有什么必要，因?yàn)橐话阒挥械谝槐榧纯蛇_(dá)到要求。

然而這種方法也有它的不足, 利用Grubbs準(zhǔn)則需要處理大量的數(shù)據(jù)，而在一般的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試設(shè)備中，儀表結(jié)構(gòu)大多采用嵌入式結(jié)構(gòu)，如AVR單片機(jī)。這些MCU程序空間和數(shù)據(jù)空間有限，若處理大量數(shù)據(jù)，難以滿足資源要求。而且，由于Grubbs準(zhǔn)則要求MCU進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理，使得系統(tǒng)降低了信號(hào)采集速率，影響實(shí)時(shí)性。

看來(lái)LZ還是個(gè)新入行的計(jì)量檢定員！同意九樓的觀點(diǎn)！