摘要：

你关注的问题：1、根据实验结果,比较所得Re临界值与一般公认值,分析其发生偏差的原因...2、如何选用格鲁布斯检验法的临界值3、约登指数相同怎么选择最佳临界值4、如何确定选择最佳临...

你关注的问题：

• 1、根据实验结果,比较所得Re临界值与一般公认值,分析其发生偏差的原因...
• 2、如何选用格鲁布斯检验法的临界值
• 3、约登指数相同怎么选择最佳临界值
• 4、如何确定选择最佳临界概率
• 5、t检验是负值怎么比较临界值

根据实验结果,比较所得Re临界值与一般公认值,分析其发生偏差的原因...

实测下临界雷诺数Redcr为2280与公认偏差四十，本来水流的状况就是一个模糊的分类，尤其中间还有过渡区，所以，再加上读数、水的运动粘度、外界干扰等密切相关，导致有偏差。

这种偏差原因如下：实验条件不同：如果实验条件不同，例如温度、压力、流速等参数不同，会导致实验结果的偏差。测量误差：测量仪器的误差会对实验结果产生影响，例如时间计时器、温度计、压力计等。

在检验过程中，由于测量不确定度的存在，可能会导致检验项目在临界值的判断时有偏差。例如：涂层厚度，对于普通装饰用铝塑板，由于涂层厚度相对较小，测量时“0”点的精确校准对于处在标准规定的临界状态的产品而言显得尤为重要。

如何选用格鲁布斯检验法的临界值

格拉布斯法(Grubbs)检验法▲概述：一组测量数据中，如果个别数据偏离平均值很远，那么这个(这些)数据称作“可疑值”。

狄克逊检验法：用于一组测量值的一致性检验（可用于检出1个或多个异常值）。格鲁布斯检验法：适用一组测量值的一致性检验（一次只能检出1个异常值）。

处理离群值的方法有：保留离群值并用于后续数据处理；在找到实际原因时修正离群值，否则予以保留；剔除离群值，不追加观测值；剔除离群值，并追加新的观测值或用适宜的插补值代替。

d检验法。Q检验法。格鲁布斯检验法。你这道题可以采用Q，格鲁布斯检验法。Q检验法：将数据从小到大排列。

格鲁布斯检测法检验可移植较可靠，因为它通过它的验算的话，它的计算值，它的误差是很小的。

格鲁布斯检验方法： 在定量分析实验中，实验结束后，必须对分析数据进行处理，在一组分析数据中，往往有个别数据与其它数据相差较大，这种个别数据称为可疑值。观测等产生离群值的处理方法：保留，修正，剔除，替补。

约登指数相同怎么选择最佳临界值

ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为最佳临界值。一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数最大点对应的临界值，即最终结果。

约登指数是灵敏度与特异度的和减去1，约登指数越大说明真实性越大。同时，约登指数最大值对应的检验变量值是该方法的诊断临界值。

覆盖率是重要的指标，例如若分类的目标是找出潜在的劣质客户（响应变量取值为1），则覆盖率越大表示越多的劣质客户被找出。类似地，1-FPR其实就是“负例的覆盖率”，也就是把负例正确地识别为负例的概率。

计算睡眠周期：大约每个人都有一个90分钟的睡眠周期，包括浅睡眠和深睡眠。根据这个周期来安排睡眠时间可能有助于在一个完整的睡眠周期内醒来，感觉更加清新和精力充沛。

约登指数相选择最佳临界值：距离坐标轴左上角最近的坐标点，可同时满足筛检试验的灵敏度和特异度相对最优，它所对应的取值即最佳截断值。

如何确定选择最佳临界概率

寻找股票最佳买入临界点可以从以下三个方面入手。一是一买就涨的股票，是新资金介入的股票；二是新资金的介入是持续的，而且有规模的；三是这种资金介入一定是主动的，而不能是被动的。底部形态是新资金介入的重要标志。

选择临界点，要记住，你不可能每次都能正确，人不是神。所以，应该尽力提高入场点，出场点的准确率。只有这样，获胜猜对的概率慢慢才会大于你失败的概率。学习炒股的精髓、其实就是要提高自己获胜的概率。

约登指数相选择最佳临界值：距离坐标轴左上角最近的坐标点，可同时满足筛检试验的灵敏度和特异度相对最优，它所对应的取值即最佳截断值。

有诊断指标，诊断结果，SPSS可直接做出ROC曲线，不需要自己计算1-spe和sen的。 不同版本的ROC曲线的位置不一样，找找分析或作图两个菜单可以找到ROC曲线这个命令的。ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为最佳临界值。

t检验是负值怎么比较临界值

1、用他的绝对值查表。根据数学二元回归方程相关知识，因t分布对称于0，故t界值表只列出正值，若计算的t值为负值时，可用其绝对值查表。负数是数学术语，比0小的数叫做负数，负数与正数表示意义相反的量。

2、t检验t值为负数解析：T值是负值的意思是将对照组和研究组的数据进行比较得出的值。

3、不是在实际值那里加绝对值。临界值有正负，表中数据的临界值是右临界值。你做的是左侧检验，应采用左临界值，即在右临界值前加负号。即-074，再比较。

4、t值为负代表前面一组样本的均值低于后面一组的均值。t值是用来判断统计上是否显著的指标，t值检验回归系数是否等于某一特定值，在回归方程中这一特定值为0。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。