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稳健统计方法应用实例分析_统计推断名词解释

发布时间:2019-02-28 03:53:27 影响了:

  摘要 本文介绍了稳健统计技术发展历史,有关统计量的基本术语及统计方法,并结合实例对实验室能力验证结果进行分析。   关键词 稳健统计;中位值;四分位距;实例分析
  中图分类号C81 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2011)34-0067-01
  1 基本原理简介
  稳健统计技术至20世纪60年代兴起,80年代初基本定型,20世纪末得到广泛的应用和普及。由于采用的是中位值和标准化四分位距,从而减少了极端结果对平均值和标准偏差的影响。对每一个测定项目将计算下列总体统计量,即结果总数(N)、中位值(Median)、标准化四分位距(Norm IQR)、稳健变异系数(Robust CV)、极小值(Minimum)、极大值(Maximum)和变动范围(Range)。
  在实验室能力验证的数据统计与分析中,我们对每个实验室给出相应的实验室间Z比分数(ZB)和实验室内Z比分数(ZW),并依此评价每个参加实验室的能力。
  1.1有关统计量的含义结果总数
  有关统计量的含义结果总数:在统计分析中某项测定结果的总数。
  中位值:一组按大小顺序排列结果数值的中间值,若N为奇数,则X(N+1)/2的结果数值为中位值,若N为偶数,则两个中心值的平均值为中位值,即(XN/2+ XN/2+1)/2。
  标准化四分位距:对一组按顺序排列的数据,上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距(IQR),即IQR=Q3-Q1。IQR乘以因子0.7413得标准化四分位距(Norm IQR),它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量,其值相当于正态分布中的标准偏差(SD)。
  稳健变异系数:标准化四分位距除以中位值,并以百分数表示。
  极大值:一组结果中的最大值。
  极小值:一组结果中的最小值。
  变动范围:极大值减极小值。
  1.2 标准化和与标准化差
  一对样品A和B中某项结果之和除以,称为标准化和(S),即,一组S数据的中位值记为中位值(S),其标准化四分位距为NormIQR(S)。
  一对样品A和B中某项结果之差除以,称为标准化差(D),即(若A样的中位值>B样的中位值)或(若A样的中位值<B样的中位值),一组D数据的中位值记为中位值(D),其标准化四分位距为NormIQR(D)。
  1.3 实验室间Z比分数(ZB)
  由标准化和S计算的稳健Z比分数
  ZB的大小代表某实验室的S值与中位值(S)的偏差程度,而符号“+”与“-”代表中位值(S)的偏离方向。该值通常反映了实验室测定结果的系统误差。一个正的ZB(ZB≥3)表明结果/结果对都太高;反之,一个负的ZB(ZB≤-3)表明其结果都太低。
  1.4 实验室内Z比分数(ZW)
  由标准化差D计算的稳健Z比分数
  ZW的大小和符号代表某实验室的D值与中位值(D)的偏离程度与方向。该值通常反映了实验室的测定结果的随机误差。对分割对样品一个正的ZW(ZW≥3)表明间的差值太大;一个负的ZW(ZW≤-3)表明结果间的差值太小,或者对于中位值是在“相反的方向”。
  2 实例分析
  某次水泥试验比对,共邀请了包括检测机构、企业实验室在内的12家单位参加。
  1)比对依据:GB/T1346-2001《水泥标准稠度、凝结时间、安定性检验方法》、GB/T1345-2005《水泥细度检验方法》、GB/T17671-1999《水泥胶砂强度检验方法(ISO法)》;
  2)比对参数:细度(筛析法)、标准稠度、凝结时间、安定性、3d抗折强度、28d抗折强度、3d抗压强度、28d抗压强度;
  3)结果分析:我们将参加实验室的测试结果汇总,校对无误后,按稳健统计程序统计出中位值,标准IQR、稳健CV,最小值、最大值及数据极差,最后统计出实验室间Z比分数(ZB)、实验室内Z比分数(ZW)。ZB值通常反映了实验室检测结果的系统误差,ZW通常反映了实验室检测结果的随机误差;
  4)判定原则:
  │Z(ZB、ZW)│≤2为满意结果。
   2<│Z(ZB、ZW)│<3为有问题结果(可疑值),鼓励实验室周密地查一查。
  │Z(ZB、ZW)│≥3为不满意结果(离群值)。
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