Тема выпускной квалификационной работы: «Методы и средства определения выбросов в результатах измерений с учетом их погрешности». Данная работа посвящена исследованию различных методов и средств, с помощью которых определяются выбросы в измерительных данных с учетом их погрешности. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение теоретической части реализации средств и методов определений выбросов в данных. 2. Практическая реализация методов. 3. Исследование полученных результатов данных методов. 4. Анализ методов, их преимуществ и недостатков. Работа проведена с использованием среды «MATLAB», а также на языке программирования «Python». Была приведена необходимая теоретическая часть для понимания реализаций методов и их возможных ограничений в применении. Были проведены исследования, показывающие наглядно результаты использования методов. В результате были проанализированы статистические методы выявления выбросов. Рассмотрены реализации данных методов в среде MATLAB, библиотеки в Python. На основании проведенных исследований составлены сравнительные характеристики рассмотренных методов.

The subject of the graduate qualification work is: "Methods and tools for determining outliers in measurement results, taking into account their measurement error." The given work is devoted to the study of various methods and means by which outliers in measurement data are determined, taking into account their error. Tasks that were solved in the course of the study: 1. The study of the theoretical part of the implementation of tools and methods for determining outliers in data. 2. Practical implementation of methods. 3. Study of the obtained results of these methods. 4. Analysis of methods, their advantages and disadvantages. The work was carried out using the MATLAB environment, as well as in the Python programming language. The necessary theoretical part was given to understand the implementations of the methods and their possible limitations in application. Studies have been conducted that clearly show the results of using the methods. As a result, statistical methods for detecting outliers were analyzed. The implementations of these methods in the MATLAB environment, libraries in Python are considered. On the basis of the conducted studies, comparative characteristics of the considered methods were compiled.