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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