(转)格拉布斯准则（Grubbs Criterion）处理数据异常

原文链接：https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/82796657

Grubbs测试（以1950年发表测试的Frank E. Grubbs命名），也称为最大归一化残差测试或极端学生化偏差测试，是一种统计测试，用于检测假设的单变量数据集中的异常值来自正常分布的人口。

格拉布斯的测试基于正态假设。也就是说，在应用Grubbs测试之前，应首先验证数据是否可以通过正态分布合理地近似。

格拉布斯的测试一次检测到一个异常值。从数据集中删除该异常值，并且迭代测试直到没有检测到异常值。但是，多次迭代会改变检测概率，并且测试不应该用于六个或更少的样本大小(n>6)，因为它经常将大多数点标记为异常值。

Grubbs测试是根据假设定义的：

$H_{0}$ ：数据集中没有异常值

$H_{a}$ ：数据集中只有一个异常值

$G = { frac { displaystyle max _ {{i = 1ï¼ ldotsï¼N}} left vert Y_ {i} - { bar {Y}} right vert} {s}}$

${ overline {Y}}$ 和 $小号$ 分别表示样本均值和标准差。

Grubbs检验统计量是样本标准差的单位与样本均值的最大绝对偏差。

这是测试的双边版本。

Grubbs测试也可以定义为单侧测试。

要测试最小值是否为异常值

公式：

$G = { frac {{ bar {Y}} - Y _ { min}} {s}}$

要测试最大值是否为异常值

公式：

$G = { frac {Y _ { max} - { bar {Y}}} {s}}$

$Y_{min}$ 表示最小值。

$Y_{max}$ 表示最大值。

对于双边测试，没有异常值的假设在显著级别a级被拒绝

$G> { frac {N-1} {{ sqrt {N}}}} { sqrt {{ frac {t _ {{ alpha /ï¼2Nï¼ï¼N-2}} ^ {2}} {N -2 + t _ {{ alpha /ï¼2Nï¼ï¼N-2}} ^ {2}}}}}$

$t_{a/(2N),N-2)}$ 表示的上临界值的的t分布与N - 2 自由度和显着性水平a/(2N)。对于单侧检验，用a/N代替a/(2N)。

t分布可用于构建真实均值的置信区间。

格拉布斯和和狄克逊法均给出了严格的结果，但存在狄克逊法同样的缺陷。

朱宏等人采用数据值的中位数取代平均值，改进得到了更为稳健的处理方法，有效消除了同侧异常值的屏蔽效应。

国际上常推荐采用格拉布斯准则法。

Grubbs格拉布斯检验临界值表：https://wenku.baidu.com/view/0f3c083a172ded630a1cb6c8.html