大学物理实验数据处理流程及相关公式.pptxVIP

大学物理实验数据处理流程及相关公式

汇报人：XXX

2025-X-X

目录

1.数据预处理

2.数据展示

3.数据统计分析

4.线性回归分析

5.非线性回归分析

6.假设检验

7.数据处理方法

01

数据预处理

数据清洗

缺失值处理重复值识别

数据清洗的第一步是处理缺失值，通重复数据是数据清洗中的另一个重要

过删除、填充或插值等方法减少数据环节，例如，在处理物理实验数据时，

缺失的影响，例如，对于某实验数据可能存在2%的重复数据，需要通过

中10%的缺失值，可以采用均值填充比对数据行来识别并删除这些重复项，

的方法，确保后续分析数据的完整性。以避免统计误差。

异常值识别

异常值检测是数据清洗的关键步骤，

通过对实验数据的分析，可以识别出

如1%的异常数据点，通常这些数据

点可能由于实验误差或操作失误产生，

需进行适当的处理或剔除，以保证分

析结果的准确性。

异常值处理

箱线图识别3σ原则剔除统计检验方法

通过箱线图可以直观地识别出异根据3σ原则，可以剔除距离均值3可以使用统计检验方法如Grubbs

常值，例如，在物理实验中，若个标准差之外的异常值。在物理检验或Chauvenet准则来识别异

某次实验数据的标准差为5，那么实验中，若某组数据的标准差为常值，例如，对一组实验数据应

超出箱线图上下边缘1.5倍标准差0.2，则均值加减0.6的数据点为用Grubbs检验，如果计算出的统

的数据点可以被判定为异常值，异常值，若实验中检测到3个数据计量大于临界值，则相应的数据

假设有5个数据点超出此范围。点超出此范围，则应将其剔除。点即为异常值，假设有2个数据点

通过了这一检验。

数据标准化

Z-Score标准化Min-Max标准化

Z-Score标准化通过将数据转换为均Min-Max标准化将数据缩放到[0,1]

值为0，标准差为1的分布，消除不同或[-1,1]区间内，适用于数据范围有

量纲的影响。例如，将物理实验中不限的情况。例如，将一组实验数据从

同测量仪器的数据标准化后，均值为