大家好,很多人对格布拉斯准则？ 二级计量师常用公式？的基本情况还不是很了解,现在让我们一起来看看：贝塞尔公式法－－适合于测量次数较多的情况从有限次独立重复测量的一系列测量值代入式（3－6）得到估计的标准偏差。
格布拉斯准则？
布斯准则
格拉布斯准则是以正态分布为前提的，理论上较严谨，使用也方便。
某个测量值的残余误差的绝对值 |Vi |>Gg，则判断此值中有较大误差，应以剔除，此即格拉布斯准则。
利用格拉布斯(Grubbs)准则进行处理：
根据误差理论，要有效地剔除偶然误差，一般要测量10次以上，兼顾到精度和响应速度，取15次为一个单位。
在取得的15个数据中，有些可能含有较大的误差，需要对它们分检，剔除可疑值，提高自适应速度。
对可疑值的剔除有多种准则，如莱以达准则、肖维勒（Chauvenet）准则、格拉布斯（Grubbs）准则等。
以Grubbs准则为例，它认为若某测量值 xi对应的残差Vi满足下式 |Vi|=| xi-x|>=g(n，a)× σ(X) 时应将该数据舍去。
式中，x为n次采集到的AD 值的平均值，=(∑xi)/n ；σ(X)为测量数据组的标准差，由贝塞尔函数可得： σ(X)=[(∑Vi2 )/(n-1)]1/2；g(n， a)是取决于测量次数n和显著性水平a (相当于犯“弃真” 错误的概率系数)，a通常取0.01或0.05。
通过查表可得：当 n=15时，a=0.05, g(n，a)=2.41。
把15次采集到的AD值存入一个数组中然后求平均值，计算残差，求标准差σ(X)。
将残差绝对值与2.41倍的标准差σ(X)比较。剔除可疑值以后，再求平均值，求出新的平均值以后，应再重复以上过程，验证是否还有可疑值存在。
据我们对测量装置大量的实际测试结果看，这样做没有什么必要，因为一般只有第一遍即可达到要求。
然而这种方法也有它的不足, 利用Grubbs准则需要处理大量的数据，而在一般的工业现场测试设备中，仪表结构大多采用嵌入式结构，如AVR单片机。
这些MCU程序空间和数据空间有限，若处理大量数据，难以满足资源要求。
而且，由于Grubbs准则要求MCU进行大量数据处理，使得系统降低了信号采集速率，影响实时性。
二级计量师常用公式？
在相同条件下，对同一被测量X作n次重复测量，每次测得值为xi，测量次数为n，则实验标准偏差可按以下几种方法估计。
贝塞尔公式法
－－适合于测量次数较多的情况
从有限次（测定次数有限，一般n<30）独立重复测量的一系列测量值代入式（3－6）得到估计的标准偏差（用样本的标准偏差S来衡量分析数据的分散程度）。
（3－6）
式中（n －1）为自由度，它说明在n次测定中，只有（n－1）个可变偏差，引入（n－1），主要是为了校正以样本平均值代替总体平均值所引起的误差。
式中：－－n次测量的算术平均值，
vi－－第i次测量的测得值；
vi＝xi－－－残差
v＝n－1－－自由度
s（x）－－（测量值x的）实验标准偏差