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什么叫3σ准则

在 正态分布 中σ代表 标准差 ,μ代表 均值 。x=μ即为图像的对称轴
3σ原则为
数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826
数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544
数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974
可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)] 区间

内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.

3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布.如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3σ,则该测量值为坏值,应剔除.通常把等于 ±3σ的误差作为极限误差,对于正态分布的随机误差,落在 ±3σ以外的概率只有 0.27%,它在有限次测量中发生的可能性很小,故存在3σ准则.3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则,它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n＞10做粗略判别时的情况.

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