chemicallytechFine Chemical TechnologiesТонкие химические технологии2410-65932686-7575MIREA – Russian Technological University (RTU MIREA).10.32362/2410-6593-2017-12-3-101-105chemicallytech-100Research ArticleMATHEMATICAL METHODS AND INFORMATION SYSTEMS IN CHEMICAL TECHNOLOGYМАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ХИМИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИTHE USE OF STATISTICAL CRITERIA FOR EVALUATION TEST OF DATA ON PROPERTIES OF INORGANIC SUBSTANCESИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ КРИТЕРИЕВ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ДАННЫХ (НА ПРИМЕРЕ ДАННЫХ ПО СВОЙСТВАМ НЕОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ)ТарасенкоИ. Д.TarasenkoI. D.

аспирант кафедры информационных систем в химической технологии

119571, Россия, Москва, пр-т Вернадского, д. 86

Moscow 119571, Russia

berkut257@gmail.comДударевВ. А.DudarevV. A.

кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем в химической технологии

119571, Россия, Москва, пр-т Вернадского, д. 86

Moscow 119571, Russia

noemail@neicon.ruМосковский технологический университет (Институт тонких химических технологий)РоссияMoscow Technological University (Institute of Fine Chemical Technologies)Russian Federation201728062017123101105Copyright © Tarasenko I.D., Dudarev V.A., 20172017Тарасенко И.Д., Дударев В.А.Tarasenko I.D., Dudarev V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.finechem-mirea.ru/jour/article/view/100

Three statistical criteria were compared on the basis of the sampling of chemical data in the article. When the criteria were compared, the level of significance was taken as equal to 0.05, because this value is most often used in the technical calculations. Evaluation of data on the one-sided outliers of variational series was carried out by using statistical criteria. With the help of Grubbs criterion for checking variation series, outliers were found neither on the right nor on the left. Further examination of the data with the use of three-sigma rule also showed no outliers. The latest statistical criterion used to detect errors was Chauvenet's criterion. When checking the data with this criterion, one error on the right was detected. No outliers were found on the left. According to the generalized results, namely, the vote on the three most statistical criteria, it can be concluded that the variational series belongs to the same general totality. Criteria presented in the article can be applied for the analysis of any data and for making conclusions based on them, if errors were found in the sampling.

В статье было проведено сравнение трех статистических критериев на основе выборки химических данных. При сравнении критериев приняли уровень значимости равным 0.05, поскольку это значение чаще всего используется в технических измерениях. C помощью статистических критериев была проведена оценка одностороннего выброса вариационного ряда. С помощью критерия Граббса при проверке вариационного ряда не было выявлено выбросов ни справа, ни слева. Дальнейшее рассмотрение данных с использование правила трех сигм так-же не выявило выбросов. Последним статистическим критерием, который использовался для выявления ошибок, был критерий Шовене. При проверке данных с его помощью была выявлена одна ошибка справа, выбросов слева обнаружено не было. По обобщенным результатам, а именно голосованием по большинству, трех статистических критериев можно сделать вывод, что вариационный ряд принадлежит одной генеральной совокупности. Представленные в статье критерии можно применять для анализа любых данных и на их основе делать соответствующие выводы, если в выборке были обнаружены ошибки.

статистический критерийкритерий Граббсаправило трех сигмкритерий Шовенеметоды математической статистикивыбросstatistical testGrubbs criterionthree sigma ruleChauvenet's criterionmethods of mathematical statisticsoutlierReferencesDudarev V.A., Filoretova O.A., Brykina G.V. Pattern recognition methods in computer constructioning of inorganic compounds // Prikladnaya informatika (Applied Informatics). 2014. № 2 (50). P. 82-88. (in Russ.).Dudarev V.A., Filoretova O.A., Brykina G.V. Pattern recognition methods in computer constructioning of inorganic compounds // Prikladnaya informatika (Applied Informatics). 2014. № 2 (50). P. 82–88. (in Russ.).Zhuravlev Yu.I., Ryazanov V.V., Sen'ko O.V. «RECOGNITION». Mathematical methods. Software system. Practical applications. Moscow: FAZIS, 2006. 176 p. (in Russ.).Zhuravlev Yu.I., Ryazanov V.V., Sen'ko O.V. «RECOGNITION». Mathematical methods. Software system. Practical applications. Moscow: FAZIS, 2006. 176 p. (in Russ.).Teylor Dzh. Introduction to the theory of errors: Transl. from English. Moscow: Mir, 2009. 272 p. (in Russ.).Teylor Dzh. Introduction to the theory of errors: Transl. from English. Moscow: Mir, 2009. 272 p. (in Russ.).Kobzar' A.I. Applied mathematical statistics. For engineers and scientists. Moscow: FIZMATLIT, 2011. 816 p. (in Russ.).Kobzar' A.I. Applied mathematical statistics. For engineers and scientists. Moscow: FIZMATLIT, 2011. 816 p. (in Russ.).Borovkov A.A. Probability theory. Moscow: Editorial URSS, 1999. 472 p. (in Russ.).Borovkov A.A. Probability theory. Moscow: Editorial URSS, 1999. 472 p. (in Russ.).Borovikov V. STATISTICA. Art on a computer analysis of the data: For professionals: 2nd ed. SPb: Piter, 2003. 688 p. (in Russ.).Borovikov V. STATISTICA. Art on a computer analysis of the data: For professionals: 2nd ed. SPb: Piter, 2003. 688 p. (in Russ.).Bukhovets A.G., Moskalev P.V., Bogatova V.P., Biryuchinskaya T.Ya. Statistical analysis of data in the system R. Voronezh: VGAU, 2014. 124 p. (in Russ.).Bukhovets A.G., Moskalev P.V., Bogatova V.P., Biryuchinskaya T.Ya. Statistical analysis of data in the system R. Voronezh: VGAU, 2014. 124 p. (in Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.