异常值剔除规则测试

信息概要

异常值剔除规则测试是数据分析与质量控制中的重要环节，主要用于识别并剔除数据中的异常值，确保检测结果的准确性和可靠性。该测试广泛应用于医药、食品、环境、工业制造等领域，对保障产品质量、合规性及安全性具有关键作用。通过专业的第三方检测服务，客户可获得客观、公正的检测报告，为决策提供科学依据。

检测项目

均值偏差，标准差分析，箱线图检测，Grubbs检验，Dixon检验，Tukey方法，Z-score法，MAD法，四分位距法，回归残差分析，Cook距离，Mahalanobis距离，KNN异常检测，孤立森林算法，DBSCAN聚类，LOF局部离群因子，PCA主成分分析，EWMA指数加权移动平均，CUSUM累积和控制图，Shewhart控制图

检测范围

医药制剂，食品添加剂，环境污染物，工业原材料，电子产品，汽车零部件，纺织品，化妆品，农药残留，重金属含量，微生物指标，水质参数，空气质量，土壤成分，石油化工产品，建筑材料，医疗器械，饲料成分，包装材料，能源产品

检测方法

Grubbs检验法：基于正态分布假设的单变量异常值检测方法

Dixon检验法：适用于小样本数据的异常值识别

Tukey箱线图法：通过四分位距确定异常值边界

Z-score标准化：计算数据点与均值的标准差距离

MAD中位数绝对偏差：鲁棒性较强的异常值检测方法

回归残差分析：通过模型拟合识别异常观测值

Cook距离评估：衡量单个数据点对回归模型的影响

Mahalanobis距离：基于多元正态分布的异常检测

KNN算法：通过邻近样本密度检测异常

孤立森林：利用随机分割策略识别异常点

DBSCAN聚类：基于密度的空间聚类与异常检测

LOF算法：通过局部密度偏差发现异常

PCA降维：在高维数据中通过主成分分析检测异常

EWMA控制图：对时间序列数据的微小偏移敏感

CUSUM控制图：累积和检测微小但持续的异常变化

检测仪器

气相色谱仪，液相色谱仪，质谱仪，光谱仪，电子天平，pH计，离心机，显微镜，分光光度计，粘度计，密度计，水分测定仪，粒度分析仪，热分析仪，电导率仪

北检院部分仪器展示