『壹』 哈希實驗室濁度儀2100N的特點
不知樓主說的是國產的還是美國HACH的,如果是進口的：
2100N採用了哈希公司專利－比率測量技術，保證有效消除色度 的干擾
·可編程信號平均功能，保證了測量結果的准確性
·靈敏的故障自診斷功能，可及時提醒使用者發現並排除儀器故障
·可通入空氣對樣品測試腔進行吹掃，防止水汽凝結引起的光散射，因此適合於冷、熱水樣濁度的測量
·儀器具有數據存儲功能，可通過HachLinkTM 軟體將實驗數據直接下載至計算機，便於數據的存儲與管理
『貳』 怎樣看硬碟檢測結果
1、打開DiskGenius 後，將待檢測的移動硬碟、U 盤插入電腦。
『叄』 激光粒度儀馬爾文2000測出來的數據怎麼看哪個最有用
D50最有用。它表示了該顆粒群的粒度大小。
『肆』 全站儀 測量過的點如何查看
返回到首頁，從文件里查看，先找到你新建的文件夾，在裡面找到你測的數據，就可以看到了
『伍』 codeforces上怎麼看測試數據
進入比賽，點MY SUBMISSIONS，然後再點#號下面的運行編號，就可以看到測試數據了
『陸』 哈希2100n如何使用
發郵箱我給發說明書
『柒』 如何判別測量數據中是否有異常值
異常值outlier：指樣本中的個別值，其數值明顯偏離它（或他們）所屬樣本的其餘觀測值,也稱異常數據，離群值。
目前人們對異常值的判別與剔除主要採用物理判別法和統計判別法兩種方法。
所謂物理判別法就是根據人們對客觀事物已有的認識，判別由於外界干擾、人為誤差等原因造成實測數據值偏離正常結果，在實驗過程中隨時判斷，隨時剔除。
統計判別法是給定一個置信概率，並確定一個置信限，凡超過此限的誤差，就認為它不屬於隨機誤差范圍，將其視為異常值剔除。當物理識別不易判斷時，一般採用統計識別法。
對於多次重復測定的數據值，異常值常用的統計識別與剔除法有：
拉依達准則法（3δ）：簡單，無需查表。測量次數較多或要求不高時用。是最常用的異常值判定與剔除准則。但當測量次數《=10次時，該准則失效。
如果實驗數據值的總體x是服從正態分布的，則
式中，μ與σ分別表示正態總體的數學期望和標准差。此時，在實驗數據值中出現大於μ＋3σ或小於μ—3σ數據值的概率是很小的。因此，根據上式對於大於μ＋3σ或小於μ—3σ的實驗數據值作為異常值，予以剔除。具體計算方法參見http://202.121.199.249/foundrymate/lessons/data-analysis/13/131.htm
在這種情況下，異常值是指一組測定值中與平均值的偏差超過兩倍標准差的測定值。與平均值的偏差超過三倍標准差的測定值，稱為高度異常的異常值。在處理數據時，應剔除高度異常的異常值。異常值是否剔除，視具體情況而定。在統計檢驗時，指定為檢出異常值的顯著性水平α=0.05，稱為檢出水平；指定為檢出高度異常的異常值的顯著性水平α=0.01，稱為舍棄水平，又稱剔除水平(reject level)。
標准化數值（Z-score）可用來幫助識別異常值。Z分數標准化後的數據服從正態分布。因此，應用Z分數可識別異常值。我們建議將Z分數低於-3或高於3的數據看成是異常值。這些數據的准確性要復查，以決定它是否屬於該數據集。
肖維勒准則法（Chauvenet）：經典方法，改善了拉依達准則，過去應用較多，但它沒有固定的概率意義，特別是當測量數據值n無窮大時失效。
狄克遜准則法（Dixon）：對數據值中只存在一個異常值時，效果良好。擔當異常值不止一個且出現在同側時，檢驗效果不好。尤其同側的異常值較接近時效果更差，易遭受到屏蔽效應。
羅馬諾夫斯基（t檢驗）准則法：計算較為復雜。
格拉布斯准則法（Grubbs）：和狄克遜法均給出了嚴格的結果，但存在狄克遜法同樣的缺陷。朱宏等人採用數據值的中位數取代平均值，改進得到了更為穩健的處理方法。有效消除了同側異常值的屏蔽效應。國際上常推薦採用格拉布斯准則法。
『捌』 體溫測量統計，如何查看數據明細
您好，可以在【手機釘釘】-【工作台】-【員工健康】-【統計】-【體溫測量統計】，點擊對應的數字或者點擊【查看明細】就能查看到對應的數據。包括「發熱」「正常」「未測量」。溫馨提示：當天體溫數據支持按天導出，可以選擇對應的日期進行導出。只能一天一天導出
『玖』 如何判別測量數據中是否有異常值
1、概述：一組測量數據中，如果個別數據偏離平均值很遠，那麼這個(這些)數據稱作「可疑值」。如果用統計方法—例如格拉布斯(Grubbs)法判斷，能將「可疑值」從此組測量數據中剔除而不參與平均值的計算，那麼該「可疑值」就稱作「異常值(粗大誤差)」。本文就是介紹如何用格拉布斯法判斷「可疑值」是否為「異常值」。
2、測量數據：例如測量10次(n＝10)，獲得以下數據：8.2、5.4、14.0、7.3、4.7、9.0、6.5、10.1、7.7、6.0。
3、排列數據：將上述測量數據按從小到大的順序排列，得到4.7、5.4、6.0、6.5、7.3、7.7、8.2、9.0、10.1、14.0。可以肯定，可疑值不是最小值就是最大值。
4、計算平均值x-和標准差s：x-＝7.89；標准差s＝2.704。計算時，必須將所有10個數據全部包含在內。
5、計算偏離值：平均值與最小值之差為7.89－4.7＝3.19；最大值與平均值之差為14.0－7.89＝6.11。
6、確定一個可疑值：比較起來，最大值與平均值之差6.11大於平均值與最小值之差3.19，因此認為最大值14.0是可疑值。
7、計算Gi值：Gi＝(xi－x- )/s；其中i是可疑值的排列序號——10號；因此G10＝( x10－x- )/s＝(14.0－7.89)/2.704＝2.260。由於 x10－x-是殘差，而s是標准差，因而可認為G10是殘差與標准差的比值。
8、下面要把計算值Gi與格拉布斯表給出的臨界值GP(n)比較，如果計算的Gi值大於表中的臨界值GP(n)，則能判斷該測量數據是異常值，可以剔除。但是要提醒，臨界值GP(n)與兩個參數有關：檢出水平α (與置信概率P有關)和測量次數n (與自由度f有關)。
9、定檢出水平α：如果要求嚴格，檢出水平α可以定得小一些，例如定α＝0.01，那麼置信概率P＝1－α＝0.99；如果要求不嚴格，α可以定得大一些，例如定α＝0.10，即P＝0.90；通常定α＝0.05，P＝0.95。
10、查格拉布斯表獲得臨界值：根據選定的P值(此處為0.95)和測量次數n(此處為10)，查格拉布斯表，橫豎相交得臨界值G95(10)＝2.176。
11、比較計算值Gi和臨界值G95(10)：Gi＝2.260，G95(10)＝2.176，Gi＞G95(10)。
12、判斷是否為異常值：因為Gi＞G95(10)，可以判斷測量值14.0為異常值，將它從10個測量數據中剔除。
13、餘下數據考慮：剩餘的9個數據再按以上步驟計算，如果計算的Gi＞G95(9)，仍然是異常值，剔除；如果Gi＜G95(9)，不是異常值，則不剔除。本例餘下的9個數據中沒有異常值。