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In statistical theory, Chauvenet's criterion (named for William Chauvenet [1]) is a means of assessing whether one piece of experimental data from a set of observations is likely to be spurious – an outlier.
Feb 14, 2022 · A simple explanation of Chauvenet's Critierion for detecting outliers, including a definition and an example.
在统计理论中，肖维勒准则（以William Chauvenet命名）是评估一组实验数据（一组异常值）是否可能是虚假的一种手段。 肖维勒准则背后的想法是找到一个以正态分布的均值为中心的概率带，它应该合理地包含数据集的所有n个样本。通过这样做，来自位于该概率带之外的n个样本的任何数据点可以被认为是异常值，从数据集中移除，并且可以计算基于剩余值和新样本大小的新的均值和标准偏差。 这种异常值的识别将通过找到与平均值（D max）周围的概率...
识别数据集中异常值的一种方法是使用Chauvenet 准则，该准则使用以下过程： 1.对于数据集中的每个单独值 x i ，计算与平均值的偏差，如下所示： 偏差 = |x i – x | /秒 其中x是样本均值， s是样本标准差。 2.将每个单独值的偏差与下面肖文标准表中的临界值进行 ...
异常值对于数据分析可能会产生影响，影响总体结论的可靠性。 因此，排除异常值是非常重要的。 总之，Chauvenet肖维纳准则是一种常用的检测和排除异常值的方法。 在使用时，需要注意其适用的前提条件和选择Chauvenet准则值的不确定性。
Chauvenet’s criterion is a way to identify outliers. The method works by creating an acceptable band of data around the mean, specifying any values that fall outside that band should be eliminated.
1. Chauvenet准则的基本原理与理论基础 Chauvenet准则是一种基于概率统计的异常值判别方法，其核心思想是通过评估某个数据点在给定数据集中的出现概率是否过低，从而判断其是否为异常值。
