求平均数问题

Question

一系列数据，其中有几个异常数据干扰，影响平均数大小，怎么剔除该数据？
下列数据中需要 剔除 3.42 3.82  4.6 
1.4
3.42
1.46
1.46
1.48
1.45
1.45
3.82
1.48
1.46
4.6
1.45
1.49
1.49
1.5

Answer 1

逐个比较，如果xx>1 and xx<2就保留

Answer 2

要根据你的业务规则选地一个过滤规则，比如：
A)假定数据有效范围 [0.0, 3.0]，直接排除 >3.0 的数。
B)假定异常数据不会连续出现，如果 A(i) > A(i-1)*2 则排除 n(i)。
C)将数组排序，取中间一个数 M=A(n\2)，排除 > M*2 的数。

Answer 3

总要限定一些规则的，比如你 5楼的数据，采用 C 方案，M=3.06，
> M*2 无法排除，
> M+0.5 可以排除，这个就是你必须预先确立的规则。

Answer 4

Option Explicit
Dim dblP(0 To 14) As Double
Dim dblA As Double  '偏差判断值
Private Sub Command1_Click()
    Dim intP As Integer
    Dim dblSum As Double
    For intP = 0 To 14
        dblSum = dblSum + dblP(intP)
    Next intP
    dblSum = dblSum / 15
    
    For intP = 0 To 14
        If Abs(dblP(intP) - dblSum) > dblA Then
            Print "dblP(" & CStr(intP) & ")=" & dblP(intP) & "  是异常数据！"
        End If
    Next intP
End SubPrivate Sub Form_Load()
    dblP(0) = 1.4
    dblP(1) = 3.42
    dblP(2) = 1.46
    dblP(3) = 1.46
    dblP(4) = 1.48
    dblP(5) = 1.45
    dblP(6) = 1.45
    dblP(7) = 3.82
    dblP(8) = 1.48
    dblP(9) = 1.46
    dblP(10) = 4.6
    dblP(11) = 1.45
    dblP(12) = 1.49
    dblP(13) = 1.49
    dblP(14) = 1.5
    
    dblA = 1#
End Sub

Answer 5

两种思路，两种办法：Option Explicit
Dim dblP(0 To 14) As Double
Dim dblA As Double  '偏差判断值
'平均值法
Private Sub Command1_Click()
    Dim intP As Integer
    Dim dblSum As Double
    
    dblA = 1#
    
    For intP = 0 To 14
        dblSum = dblSum + dblP(intP)
    Next intP
    dblSum = dblSum / 15
    
    For intP = 0 To 14
        If Abs(dblP(intP) - dblSum) > dblA Then
            Print "dblP(" & CStr(intP) & ")=" & dblP(intP) & "  是异常数据！"
        End If
    Next intP
End Sub
'排序法
Private Sub Command2_Click()
    Dim intP As Integer
    Dim intT As Integer
    Dim dblT As Double
    
    dblA = 2#
    
    '执行排序
    For intP = 0 To 13
        For intT = intP + 1 To 14
            If dblP(intP) < dblP(intT) Then
                dblT = dblP(intT)
                dblP(intT) = dblP(intP)
                dblP(intP) = dblT
            End If
        Next intT
    Next intP
    
    For intP = 0 To 14
        If dblP(intP) > dblA Then
            Print "dblP(" & CStr(intP) & ")=" & dblP(intP) & "  是异常数据！"
        End If
    Next intP
End SubPrivate Sub Form_Load()
    dblP(0) = 1.4
    dblP(1) = 3.42
    dblP(2) = 1.46
    dblP(3) = 1.46
    dblP(4) = 1.48
    dblP(5) = 1.45
    dblP(6) = 1.45
    dblP(7) = 3.82
    dblP(8) = 1.48
    dblP(9) = 1.46
    dblP(10) = 4.6
    dblP(11) = 1.45
    dblP(12) = 1.49
    dblP(13) = 1.49
    dblP(14) = 1.5
    
    
End Sub

Answer 6

18楼正解。可使用中误差理论，见http://wenku.baidu.com/view/3663fa43a8956bec0975e399.html。先剔除真误差是2倍以上中误差的数值（粗差），再计算剩下的数值，再剔除之
数值 平均值 真误差 真误差的平方 中误差 ABS(真误差/中误差)
3.04 3.2591 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459
2.98 -0.2791 0.07789681 0.47776 0.584184528
3.07 -0.1891 0.03575881 0.47776 0.395805425
3.22 -0.0391 0.00152881 0.47776 0.081840255
3.44 0.1809 0.03272481 0.47776 0.378641996
3.14 -0.1191 0.01418481 0.47776 0.249288346
3.06 -0.1991 0.03964081 0.47776 0.416736437
4.03 0.7709 0.59428681 0.47776 1.613571668
3.06 -0.1991 0.03964081 0.47776 0.416736437
3.14 -0.1191 0.01418481 0.47776 0.249288346
2.96 -0.2991 0.08946081 0.47776 0.626046551
4.03 0.7709 0.59428681 0.47776 1.613571668
3.09 -0.1691 0.02859481 0.47776 0.353943403
3.06 -0.1991 0.03964081 0.47776 0.416736437
2.98 -0.2791 0.07789681 0.47776 0.584184528
3.05 -0.2091 0.04372281 0.47776 0.437667448
3.04 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459
3.03 -0.2291 0.05248681 0.47776 0.479529471
4.94 1.6809 2.82542481 0.47776 3.518293704
3.04 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459
3.04 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459

Answer 7

数值 平均值 真误差 真误差的平方 中误差 ABS(真误差/中误差)
3.04 3.2591 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459
2.98 -0.2791 0.07789681 0.47776 0.584184528
3.07 -0.1891 0.03575881 0.47776 0.395805425
3.22 -0.0391 0.00152881 0.47776 0.081840255
3.44 0.1809 0.03272481 0.47776 0.378641996
3.14 -0.1191 0.01418481 0.47776 0.249288346
3.06 -0.1991 0.03964081 0.47776 0.416736437
4.03 0.7709 0.59428681 0.47776 1.613571668
3.06 -0.1991 0.03964081 0.47776 0.416736437
3.14 -0.1191 0.01418481 0.47776 0.249288346
2.96 -0.2991 0.08946081 0.47776 0.626046551
4.03 0.7709 0.59428681 0.47776 1.613571668
3.09 -0.1691 0.02859481 0.47776 0.353943403
3.06 -0.1991 0.03964081 0.47776 0.416736437
2.98 -0.2791 0.07789681 0.47776 0.584184528
3.05 -0.2091 0.04372281 0.47776 0.437667448
3.04 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459
3.03 -0.2291 0.05248681 0.47776 0.479529471
4.94 1.6809 2.82542481 0.47776 3.518293704
3.04 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459
3.04 -0.2191 0.04800481 0.47776 0.458598459