常量金标准物质定值中离群值的统计识别.pdf

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1、2013年6月岩矿测试Vo1．32．No．3June2013R0CKANDMINERALANALYSIS483～486文章编号：0254—5357(2013)03—0483—04常量金标准物质定值中离群值的统计识别杨理勤，穆新华，郑振云(1．武警黄金地质研究所，河北廊坊065000；2．武警黄金第二总队，河北廊坊065000)摘要：离群值的剔除常用数理统计的方法，如格拉布斯检验法和迪克逊检验法等，但是这些统计方法用于常量金标准物质分析结果的统计检验，都存在着对离群值剔除明显不够的问题。本文建立了以常量金重复分析相对偏差允许限

2、为依据的离群值统计识别方法，包括统计计算待定值样品中金的算术平均值面和相对偏差允许限，确定合格的测定结果的数据区间，从而识别出离群值并予以剔除；一次剔除后，按照新的统计量确定下一轮的离群值剔除范围，直到无离群值后，给出金的平均值及其波动范围。以l5个人工组合的常量金标准物质为例，模拟金标准物质定值分析，以密码形式分派给不同单位和分析者，共收集10套独立分析结果，采用本法剔除离群值后，所得金算术平均值与金标准参考值更加接近，其相对偏差的质量分数为0．35，达到优秀；而格拉布斯法(或迪克逊法)和中位值法的质量分数分别为0．42和

3、0．40，只能达到良好。应用本文建立的离群值统计识别方法，质量分数等级有了明显提高，增强了数据统计分析的有效性。关键词：常量金；标准物质；离群值；统计识别；质量分数中图分类号：O614．123；TQ421．31；0212文献标识码：A离群值影响中心趋向值，在标准物质定值之前荐用于金矿石标准物质定值分析，但因其操作过程必须剔除离群值，使中心趋向值更加符合真值。离复杂并不常用。国内从首次成功研制常量金标准物群值产生的原因主要来自样品均匀性和样品分析过质以来，采用的分析方法是以活性炭富集～原子吸程两个方面，由于自然金的良好延展性使

4、常量金样收法光谱为主。品可能因为“粒金效应”而导致均匀性变差，所以常一般情况下，标准物质定值分析数据需要用统量金标准物质定值中离群值的检验尤为重要。在标计方法处理；分析工作中，由于操作过失产生的异常准物质研制中，离群值的统计识别是定值数据统计结果可以借助观察和记录人为剔除。而剔除离处理的重要环节。群值目前还没有统一的方法，大多数是根据数理统常量金标准物质候选物来自金矿石，物相分析计方法进行处理，如格拉布斯(Grubbs)检验法、迪克证实不同类型金矿石中金的赋存状态不同，不逊(Dixon)检验法等，这些方法存在着对离群值剔除同

5、类型金矿石制备流程有所不同，在样品细碎阶段明显不够的问题。在金的标准物质定值数据的统计加助磨剂克服“粒金效应”的金矿石加工方法在处理中，也是普遍采用格拉布斯检验或迪克逊检验标准物质研制中已有应用。分析结果中产生离群值判断和剔除离群值¨引。虽然已有报道l】应用非传的原因主要来自样品均匀性和分析过程(方法、条统统计理论如灰色误差理论识别岩矿测试数据中的件、操作等)出现偏差两个方面。通过了均匀性离群值，其优点是不受数据分布类型的限制，但对于检验的样品，其分析结果出现离群值的主要原因来常量金分析结果离群值的检验，其效果与常规方法自分

6、析过程，其中分析方法尤其重要。目前常用的相比没有明显改进。而选用有资质的实验室、有经常量金的分析方法以全湿法为主，按金的预富集方验的分析人员和采用适当的分析方法参加均匀性检法主要有活性炭富集法和泡塑吸附法；按测定方法验和定值分析，可以减少或避免离群值的出主要有碘量法和原子吸收光谱法J。火试金法能现，使标准物质推荐值的不确定度¨满足有关要对样品完全熔解和对金完全富集_8，所以通常推求。本文建立了以常量金重复分析相对偏差允许收稿日期：2012—10—21；接受日期：2013—02—07基金项目：武警黄金指挥部黄金专项费项目之金矿

7、石系列标准物质研制(HYJ12—06)作者简介：杨理勤，高级工程师，主要从事金及多金属分析技术研究和质量控制研究。E-mail：ylqgold@163．corn。--——483-—·——第3期杨理勤，等：常量金标准物质定值中离群值的统计识别第32卷∞从表2可见，经过2轮迭代剔除离群值(棕色背作为中心趋向值，15个样品算术平均值的质量分数景，数据已剔除)后，保留下来的数据均为有效数的平均值为0．40，属于良好。可见，以本法识别和据，由此得到的统计量作为下一步质量评价的依据。剔除常量金标样分析结果中的离群值后，所得数据的算术平均

8、值与标准参考值更加接近，与格拉布斯3结果与讨论法或迪克逊法剔除离群值后统计的算术平均值、中3．1离群值剔除的适度位值法确定的中心趋向值相比，质量分数等级有了密码标样解密后，以每个样品的标准参考值为明显提高依据，计算出单次测定合格结果的数据区间，进而识别出离群值共26个(表1中红色数据)，作