在正态分布中δ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。
3δ：数值分布在（μ-δ,μ δ)中的概率为0.6826；
数值分布在（μ-2δ,μ 2δ)中的概率为0.9544；
数值分布在（μ-3δ,μ 3δ)中的概率为0.9974；
可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3δ,μ 3δ)]区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。
3δ准建立在正态分布的等精度重复测量基础上，造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3δ，则该测量值为坏值，应剔除。
通常把等于 ±3δ的误差作为极限误差，对于正态分布的随机误差，落在 ±3δ以外的概率只有 0.27%，它在测量中发生的可能性很小，故存在3δ准则。
3δ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则，它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n＞10做判别时的情况。
参考链接
https://www.zhihu.com/question/20852004
https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/85991138#_5
https://www.jianshu.com/p/8aefd78be186
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32335608
https://blog.csdn.net/u014755493/article/details/72118559
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36259056
https://moluchase.github.io/2018/08/29/ml07/
https://www.cnblogs.com/sherial/archive/2018/03/07/8522405.html
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