《表4 传统Pauta准则与改进Pauta准则粗差识别效果对比表》

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《基于M估计的改进Pauta准则在监测数据粗差识别中的研究及应用》

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当监测数据无可避免地存在较多离群点时，监测序列将不再符合Pauta准则关于正态分布的假定，均值和标准差不再反映数据序列特性规律，由此计算的控制限“μ±3σ”将会被拉向离群点而变宽，使得传统Pauta准则出现异常数据漏判的问题，如测点L14在2009年10月6日出现的测值-5.90，测点GL09在2017年12月31日出现的测值11.41以及测点UP05在2017年11月26日出现的测值1 480.97采用传统Pauta准则时均未被识别为异常突变，而采用改进的Pauta准则则消减了离群点的不利影响，有效解决了传统方法的漏判问题，粗差识别精度大大提高，计算结果如表4示。