Исключение грубых ошибок измерений. Выполним проверку выборки измерений на наличие грубых ошибок измерений

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Выполним проверку выборки измерений на наличие грубых ошибок измерений. Для этого:

1. На основе данных об уровне значимости α =0, 05 и начальном объеме выборки n =36 из таблицы Приложения 11 по входам n и α выбираем значение параметра t _α=2, 864.

2. Определим значения минимального и максимального элементов выборки, подлежащие проверке:

5. Выполняем проверку минимального элемента вариационного ряда на грубую ошибку. Сравним x _min^*=

- st _α=242, 25127 c x _min=260, x _min>

- st _α, следовательно, х _min=260 не является грубой ошибкой.

6. Выполняем проверку максимального элемента вариационного ряда на грубую ошибку. Сравним x _max^*=

+ st _α =350, 94873 с x _max=331, x _max<

+st_α, следовательно, x _max=331 не является грубой ошибкой и остаётся в выборке.

Расчеты по данному алгоритму приведены в Приложении 1.

Таким образом, грубых ошибок в выборке нет. Заканчиваем их поиск.

После выполнения алгоритма выявления грубых ошибок объем выборки остался прежним: n =50. Соответственно, не изменились

и s.