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高分子科学实验中异常数据的判别与剔除
  • ISSN号:1000-7555
  • 期刊名称:《高分子材料科学与工程》
  • 时间:0
  • 分类:O212.1[理学—概率论与数理统计;理学—数学] O631[理学—高分子化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]中国科学院长春应用化学研究所,高分子物理与化学国家重点实验室,吉林长春130022, [2]中国科学院研究生院,北京100039, [3]中国计量科学研究院,电离辐射与医学处,北京100013
  • 相关基金:国家自然科学基金重大项目(50390090)
中文摘要:

简单介绍了对测量值中异常数据进行判别与剔除的三种统计判别方法——3σ准则、格鲁布斯准则和Q检验方法的基本原理。并以高分子科学实验中的两个实例为代表,应Visual Basic for Applications(VBA)编写的程序模块,对测量值中异常数据的判别与剔除进行了详细讨论.

英文摘要:

The elementary theory for detection and elimination of abnormal data in the process of data treatment and valuation, such as 3σ measurement, Grubbs rule and Q test, was briefly introduced, respectively. Three program modulus detecting and eliminating abnormal data were programmed by Visual Basic for Applications (VBA) which is attached to office software. In the end, two experimental examples of polymer science were presented, and the application of above program modulus was discussed in detail.

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期刊信息
  • 《高分子材料科学与工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国石油化工股份有限公司科技开发部 国家自然科学基金委员会化学科学部 高分子材料工程国家重点实验室 四川大学高分子研究所
  • 主编:王琪
  • 地址:四川大学(西区)高分子研究所
  • 邮编:610065
  • 邮箱:GFZCLBJB@163.com
  • 电话:028-85401653
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7555
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1293/O6
  • 邮发代号:62-67
  • 获奖情况:
  • 教育部1999年全国优秀期刊二等奖,1999年四川省优秀科技期刊一等奖,2000年四川省优秀期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国高分子图书馆,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30425