1、“.....都会使用数理统计法,其中主要包括拉依达法肖维纳特法和格拉布斯法,具体如下拉依达法。所谓的拉依达法指的是当相据不能被剔除,不能达到较理想的状态,因此该方法适合于要求不太严格的场合。除上述方法外还可以利用格拉布斯法对可疑值进行舍弃,该方法能够较好的对异常值进行剔除从而更加减小异常值的影响,从计算结果可以看出各评定路段标准差变异系数均较小,最符合实际情况。此时,再将得出的结果与实际的计算结果相结合,采用格拉布斯法剔除异常数出的结果去对路面的平整度以及公路的质量等问题进行分析,只有这样才能得出更加准确的结果。国际平整度知识与路面服务性能具有着不可分割的关系,般而言,平整度指数较高的道路,其路面服务性能也会较好,反之,路面服务性能则会较差。通过对些列的实验数据的分析可以得出,在异常值不剔除的情况下进行计算,计算结果受异常值的影响证所留下的数据能够更好的符合相应的标准......”。

2、“.....从而影响到对整个工程质量的判断。因此有必要对所采集的数据进行判别采取科学的方法进行合理的取舍。文章从试验数据进行取舍的必要性,对试验数据进行取舍的方法,试验数据取舍在公路试验检测中的应用方公路试验检测中试验数据取舍的方法及其应用原稿与非人为原因两种,人为原因可以总结为操作员操作失误以及数据采集员在采集过程中出现失误等,而非人为原因则包括很多中,例如设备出现故障或其他不可抗力引起的,都可以归结为非人为原因所造成的试验数据出现。由于在公路试验数据的检测过程中,定会存在值或异常值,而这对检测质量的保证来说是非常不利的,同时也就使得相关被剔除,不能达到较理想的状态,因此该方法适合于要求不太严格的场合。除上述方法外还可以利用格拉布斯法对可疑值进行舍弃,该方法能够较好的对异常值进行剔除从而更加减小异常值的影响......”。

3、“.....最符合实际情况。此时,再将得出的结果与实际的计算结果相结合,采用格拉布斯法剔除异常数据后整要的。般而言,在对公路工程试验检测的数据进行采集时,其数据的准确性通常无法得到很好的保证,的数据或异常的数据出现的频率非常高,而的数据对于试验检测的结果准确性的影响是非常大的,因此,想要保证结果的准确性,就定要对数据进行筛选,既做好数据的取舍工作。通常情况下,试验数据的值或异常值的原因主要包括人为原因果去对路面的平整度以及公路的质量等问题进行分析,只有这样才能得出更加准确的结果。国际平整度知识与路面服务性能具有着不可分割的关系,般而言,平整度指数较高的道路,其路面服务性能也会较好,反之,路面服务性能则会较差。通过对些列的实验数据的分析可以得出,在异常值不剔除的情况下进行计算,计算结果受异常值的影响,各评与分析才能完成。在数据进行分析与计算时......”。

4、“.....否则将会导致整个结果出现差错,对于判断路面平整度是非常不利的。大量的实践表明,拉依达法与格拉布斯在判断数据取舍时均十分有效,尤其是格拉布斯法,其判断效果更为准确,因此值得被应用在相关的公路试验检测中公路试验检测中试验数据取舍的方法及其应用原稿定单元的计算结果标准差及变异系数均较大,试验结果的离散性大变异性高,与实际情况不符,容易造成对工程质量的误判,由此可见,在不剔除异常值的情况下便会结果进行计算这条路是行不通的,因此可以采取拉依达法按倍标准差对异常值进行剔除,试验结果的离散性减小变异性降低,与实际情况较符合,但由于拉依达法自身的缺点些异常数据不能对试验数据进行取舍的方法在公路试验检测过程中,对试验数据进行检测是十分必要的,因此必须针对检测方法进行分析,这样才能通过正确的方法的使用吗,使试验结果得到最大程度的保证。般情况下,对实验数据进行取舍的过程中......”。

5、“.....其中主要包括拉依达法肖维纳特法和格拉布斯法,具体如下拉依达法。所谓的拉依达法指的是当相中出现失误等,而非人为原因则包括很多中,例如设备出现故障或其他不可抗力引起的,都可以归结为非人为原因所造成的试验数据出现。由于在公路试验数据的检测过程中,定会存在值或异常值,而这对检测质量的保证来说是非常不利的,同时也就使得相关的数据无法真正的对公路工程中各项数据的指标进行反应,这就要求相关人员必须对数据进行取舍是非常必要的,从种程度上讲,它是保证整个试验结果的决定性条件公路试验检测中试验数据取舍的方法及其应用原稿。格拉布斯法。所谓的格拉布斯法指的是在提出试验数据按正态分布的假设的基础上,按照定的顺序对数据进行取舍。在判断数据应保留或舍弃的过程中,同样需要通过相应的计算来进行,并在计算之后将结果与相应的路的变异性均降到最低,如果这是结果能够与实际情况相符合......”。

6、“.....从而为相关人员对于路面平整度的判断提供个可靠的标准。摘要在公路工程试验检测过程中采集的各种样本数据往往或多或少存在异常值或值。公路试验检测过程是保证公路质量的个主要方法,在检测过程中,需要对实验数据进行取舍,以保定单元的计算结果标准差及变异系数均较大,试验结果的离散性大变异性高,与实际情况不符,容易造成对工程质量的误判,由此可见,在不剔除异常值的情况下便会结果进行计算这条路是行不通的,因此可以采取拉依达法按倍标准差对异常值进行剔除,试验结果的离散性减小变异性降低,与实际情况较符合,但由于拉依达法自身的缺点些异常数据不能与非人为原因两种,人为原因可以总结为操作员操作失误以及数据采集员在采集过程中出现失误等,而非人为原因则包括很多中,例如设备出现故障或其他不可抗力引起的,都可以归结为非人为原因所造成的试验数据出现。由于在公路试验数据的检测过程中,定会存在值或异常值......”。

7、“.....同时也就使得相关实验数据进行筛选,具体做法为,利用次实验所得出的数据,算出数据的算术平均值,进而根据算术平均值来得出标准差,从而根据相应的概率去判断该实验数据是否应该舍弃。试验数据进行取舍的必要性试验数据进行取舍在公路试验检测中的必要性在公路工程试验数据在公路试验检测中具有十分重要的作用,同时将其应用在公路试验检测中也是十分必公路试验检测中试验数据取舍的方法及其应用原稿试验数据的取舍问题提高重视,同时根据相应的可靠的方法,来对相对来讲更加正确的数据进行提取,从而从细节上保证试验结果的准确性。大量的实践表明,在公路试验检测过程中,仅仅个数据便会对整个试验的结果造成很大的影响,因此,在公路试验检测过程中,对试验数据进行取舍是非常必要的,从种程度上讲,它是保证整个试验结果的决定性条与非人为原因两种......”。

8、“.....而非人为原因则包括很多中,例如设备出现故障或其他不可抗力引起的,都可以归结为非人为原因所造成的试验数据出现。由于在公路试验数据的检测过程中,定会存在值或异常值,而这对检测质量的保证来说是非常不利的,同时也就使得相关得到很好的保证,的数据或异常的数据出现的频率非常高,而的数据对于试验检测的结果准确性的影响是非常大的,因此,想要保证结果的准确性,就定要对数据进行筛选,既做好数据的取舍工作。通常情况下,试验数据的值或异常值的原因主要包括人为原因与非人为原因两种,人为原因可以总结为操作员操作失误以及数据采集员在采集过程成。在数据进行分析与计算时,相关人员定要注意剔除异常数据,否则将会导致整个结果出现差错,对于判断路面平整度是非常不利的。大量的实践表明,拉依达法与格拉布斯在判断数据取舍时均十分有效,尤其是格拉布斯法,其判断效果更为准确,因此值得被应用在相关的公路试验检测中......”。

9、“.....对试验数据标准进行比较,以判断其是否应该舍弃公路试验检测中试验数据取舍的方法及其应用原稿。试验数据进行取舍的必要性试验数据进行取舍在公路试验检测中的必要性在公路工程试验数据在公路试验检测中具有十分重要的作用,同时将其应用在公路试验检测中也是十分必要的。般而言,在对公路工程试验检测的数据进行采集时,其数据的准确性通常无法定单元的计算结果标准差及变异系数均较大,试验结果的离散性大变异性高,与实际情况不符,容易造成对工程质量的误判,由此可见,在不剔除异常值的情况下便会结果进行计算这条路是行不通的,因此可以采取拉依达法按倍标准差对异常值进行剔除,试验结果的离散性减小变异性降低,与实际情况较符合,但由于拉依达法自身的缺点些异常数据不能数据无法真正的对公路工程中各项数据的指标进行反应,这就要求相关人员必须对试验数据的取舍问题提高重视......”。