3.格拉布斯(Grubbs)准则 若有一组测量得出的数值，其中某次测量得出数值的偏差的绝对值△x,与该组 测量列的标准偏差σ，之比大于某一阀值g。(n,1一p)即 △x,>go(n,1-p)ox 则认为此测量值中有异常数据，并可予以剔除。这里go(n,1一P)中的n为测 量数据的个数。而p为服从此分布的置信概率。一般取p为0.95和0.99（至于在 处理具体问题时，究竟取哪个值则由实验者自己来决定)。我们将在表2中给出p =0.95和0.99时或1一p=0.05和0.01时，对不同的n值所对应的0值。 表2gon,1-p)值表 1-p0.05 0.01 D 0.05 0.01 3 1.15 1.15 17 2.48 2.78 4 1.46 1.49 18 2.50 2.82 167 175 19 2.53 2.85 6 1.82 1.94 20 2.56 2.88 7 1.94 2.10 21 2.58 2.91 8 203 222 22 260 2.94 9 2.11 2.32 23 2.62 2.96 10 2.18 241 24 2.64 2.99 11 2.23 2.48 35 2.66 3.01 12 228 255 30 274 3.10 13 2.33 2.61 35 2.81 3.18 14 2.37 2.66 40 2.87 3.24 15 241 2.70 45 291 329 16 2.44 2.75 50 2.96 3.34 S12测量结果的评定和不确定度 测量的目的是不但要测量待测物理量的近似值，而且要对近似真实值的可靠性做出 评定（即指出误差范围），这就要求我们还必须掌握不确定度的有关概念。下面将 14 14 ⒊ 格拉布斯（Grubbs）准则 若有一组测量得出的数值，其中某次测量得出数值的偏差的绝对值 i x 与该组 测量列的标准偏差  x 之比大于某一阈值 g n,1 p 0 即   xi g n p  x   ,1  0 则认为此测量值中有异常数据，并可予以剔除。这里 g n,1 p 0 中的 n 为测 量数据的个数。而 p 为服从此分布的置信概率。一般取 p 为 0.95 和 0.99（至于在 处理具体问题时，究竟取哪个值则由实验者自己来决定）。我们将在表 2 中给出 p ＝0.95 和 0.99 时或 1－p＝0.05 和 0.01 时，对不同的 n 值所对应的 g0 值。 表 2 g n,1 p 0 值表 1-p n 0.05 0.01 p n 0.05 0.01 3 1.15 1.15 17 2.48 2.78 4 1.46 1.49 18 2.50 2.82 5 1.67 1.75 19 2.53 2.85 6 1.82 1.94 20 2.56 2.88 7 1.94 2.10 21 2.58 2.91 8 2.03 2.22 22 2.60 2.94 9 2.11 2.32 23 2.62 2.96 10 2.18 2.41 24 2.64 2.99 11 2.23 2.48 25 2.66 3.01 12 2.28 2.55 30 2.74 3.10 13 2.33 2.61 35 2.81 3.18 14 2.37 2.66 40 2.87 3.24 15 2.41 2.70 45 2.91 3.29 16 2.44 2.75 50 2.96 3.34 §1.2 测量结果的评定和不确定度 测量的目的是不但要测量待测物理量的近似值，而且要对近似真实值的可靠性做出 评定（即指出误差范围），这就要求我们还必须掌握不确定度的有关概念。下面将