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测量次数很多时，比较合适的处理过失误差的方法是（ ）。
A项，拉依达准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提的，当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数很多时，可以使用拉依达准则比较合理的处理过失误差（偶然误差）。
C项，格拉布斯准则是先将有限的测量值按大小顺序重新排列，通过计算首尾测量值的格拉布斯准则数Ti，根据子样容量n和选取的显著性水平a，查格拉布斯准则数T（n，a）表。当Ti＞T（n，a）时，则认为是坏值，应剔除。格拉布斯准则是按临界值来判定是否为坏值。测量次数越多，判断失误的可能性越大。因此不适合用于测量次数多的情况。
BD项，示值修正法和参数校正法用来消除的是系统误差。
