试验检测数据分析与处理共55页
试验检测数据的分析与处理
为：
甲路段：
Cv
4.13 55.2
7.48%
乙路段：
Cv
4.27 60.8
7.02%
从标准偏差看，S甲 S乙 。但从变异系数分析，Cv甲 Cv乙 ,说明甲路 段的摩擦系数相对波动比乙路段的大，面层抗滑稳定性较差。
二、抽样检验基础
其有效性取决于检验的可靠性，与以下因素相关:
（1）质量检验手段的可靠性。 （2）抽样检验方法的科学性。 （3）抽样检验方案的科学性。
在30组以上），填入表中。 （2）定坐标。以要因作为x轴，结果（特征）作为y轴。 （3）数据打点入座。对应描出纵横坐标交点。 （4）说明。在图中适当的位置标明数据的个数、采集时间、工
程部位、制图人和制图日期。
（2）回归分析。
若两个变量x和y之间存在一定的关系，并通过试验获得x和y的一
系列数据，用数学处理的方法得出这两个变量之间的关系式， 这就是回归分析 。
1．抽样检验的类型
总的来说，抽样检验可分为非随机抽样和随机抽样两大类。
2．随机抽样的方法
随机抽样的方法有多种，适合于公路工程质量检验的随机抽样方法一般有 以下4种:
（1）单纯随机抽样。 （2）分层抽样。 （3）两级取样。 （4）系统抽样。
3．抽样检验的评定方法 4．抽样检验的意义
三、数据的修约法则
2．相关图及回归分析 （1）相关图。相关图又称散布图或散点图，它是将有对应关系
的两种数据点在一张坐标图上所得。 ①相关图的种类。相关图的类型很多，一般可归纳为以下几种
形式 ： a.强正相关。 b.弱正相关。 c.强负相关。 d.弱负相关。 e.不相关。 f.非线性相关。
②相关图的作图方法。 （1）数据收集分组：将两组特性数据集中，对应分组（一般应
试验检测数据分析与处理
第1章试验检测数据分析与处理绪论一、公路工程质量的意义及影响因素二、公路工程质量检测的目的和意义1、质量检测是公路公路工程质量控制和评定的重要手段2、试验检测是提高工程质量、加快施工进度、降低工程造价、促进公路工程施工技术进步，具有十分重要的作用三、公路工程试验检测的工作方法1、工作细则（1）样本大小的确定（2）抽样方法（3）样本的保存（4）样本登记2、试验检测原始记录3、试验检测数据处理四、公路工程质量评定方法（一）公路工程质量评定依据：《公路工程质量检验评定标准》(JTGF80-2004)工程项目的划分（二）建设项目划分：单位工程分部工程分项工程﹟单位工程：在建设项目中，根据业主下达的任务和签订的合同，具有独立施工条件，可以单独作为成本计算的对象为单位工程；﹟分部工程：在单位工程中，按结构部位、路段长度及施工特点或施工任务划分若干个分部工程。
﹟分项工程：在分部工程中，按不同的施工方法、材料、工序及路段长度等划分若干个分项工程。
（三）公路工程质量评定程序施工单位自检监理抽检评定建设单位审定质检部门核查审定（四）工程质量评分方法分项工程分部工程单位工程合同段建设项目1、分项工程的评分方法基本要求检查内容实测项目外观质量质量保证资料分项工程实测项目分值之和为100分，外观缺陷或资料不全时，予以扣分。
分项工程评分=（实测项目中各检查项目得分之和）－（外观缺陷扣分）－（资料不全扣分）（1）基本要求检查按基本要求对工程进行认真检查。
经检查不符合基本要求规定时，不得进行工程质量的检验和评定。
(2)实测项目评分采用现场抽样方法，按照规定频率和下列计分方法对分项工程的施工质量直接进行检测评分。
①合格率评分方法按单点（组）测定值是否符合标准要求进行评定，并按合格率计分。
第二章 试验检测数据分析与处理
01 单 击 添 加 目 录 项 标 题 02 试 验 检 测 数 据 概 述 03 试 验 检 测 数 据 分 析 04 试 验 检 测 数 据 处 理 05 试 验 检 测 数 据 可 视 化 06 试 验 检 测 数 据 应 用
性和合规性
风险识别：识别数据安全风险，包括数据泄露、数据篡改等 风险评估：对识别出的风险进行评估，确定风险等级和影响范围 风险控制：采取措施控制风险，包括数据加密、访问控制等 风险监控：定期对数据安全风险进行监控和评估，确保数据安全
试验检测数据的处理：需要进行数据整理、统计、分析、图表制作等处理，以便更好地理解和解 释数据，为产品研发、改进和质量保证提供支持。
确保产品质量：试验检测数据是评估产品质量的重要依据，通过数据分析可以发现产品存在的问 题，及时采取措施改进，提高产品质量。
优化生产过程：试验检测数据可以反映生产过程中的问题，帮助企业了解生产过程中的瓶颈和不 足，从而优化生产过程，提高生产效率。
假设检验：根据实际需求，提出假设并利用样本数据对其进行检验，以判 断假设是否成立。
回归分析：通过建立数学模型，分析变量之间的关系，预测因变量的取值。
主成分分析：将多个变量进行降维处理，提取出主要成分，简化数据结构 并揭示变量之间的关系。
数据收集：收集试验检测数据， 确保数据的准确性和完整性
数据清洗：对数据进行清洗和 预处理，去除异常值和缺失值
数据安全：加密、 权限控制等措施 保障数据安全
数据加密：对 试验检测数据 进行加密处理， 确保数据的安
全性
数据备份：定 期对试验检测 数据进行备份， 防止数据丢失
数据访问控制： 对数据访问进 行权限控制， 确保只有授权 人员才能访问
第二章试验检测数据处理
根据《公路工程质量检验评定标准》（JTJ071一98），公路工程 质量评定采用合格率与评分的方法，也就是根据检测值是否符合 质量标准进行评定，按合格率计分。
对于路基路面压实度、弯沉值，路面结构层厚度，半刚性 基层材料强度，水泥混凝土抗折强度等检验项目，应采用 数理统计的方法进行评定计分。
第27页，本讲稿共75页
1.3有效数字含义在测量中的解释
1.在正常量测时一般只能估读到仪器最小刻度的1/10。
2.量测结果数字位数太多，会超出仪器精度范围，不必太多。
3.如游标卡尺测圆柱直径为32.47mm，此数值前三位是确定的数字，而第四 位是估计值，称此数值有效数字为四位。
第28页，本讲稿共75页
比如在3000名学生中抽取100名，则先将这3000名的名单依 次编上编号，再根据公式K（抽样间距）=N（总体规模）/n （样本规模）=3000/100=30，即每隔30名抽1名。
第18页，本讲稿共75页
系统抽样
从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容量N与样本容量n 之比；
例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。
年龄、性别、职业或地域等）划分成几个类型或层次，在 在其中采用前两种方法抽取一个子样本，所有子样本构成 了总的样本。
比如，在以学校进行抽样调查，可先把总体分为男生和女生， 然后，采用简单随机抽样方法或系统抽样的方法，分别从男生 和女生中各抽100名，这样，由这200名学生所构成的就是一个 由分成抽样所得到的样本。
例如指定修约间隔为0.1，修约值即应在0.1的整数倍中选取， 相当于将数值修约到一位小数
3 试验检测数据分析与处理
第三章
第一节 数据的修约规则
四、数字修约规则
２．数值修约规则
（6）０．５ 单位修约时，将拟修约数值乘以 ２ ，按指定数位依进舍规则修约，所得数值再除 以２ 。 例如：修约间隔为０.５ ５０.２５ １００.５０ 100 50.0 ５０.３８ １００.７６ 101 50.5 -５０.７５ -１０１.５０ １０２ -51.0
第三章
第一节 数据的修约规则
四、数字修约规则
２．数值修约规则
四舍六入五考虑 五后非零则进一 五后为零视奇偶 奇升偶舍要注意 修约一次要到位
第三章
第一节 数据的修约规则
五、计算法则
加减：以小数位数最少者为准，其余的比该数 向右多保留一位有效数字。 41.3 3.012 0.322 + 0.0578 44.6918
第三章
第二节 数据的统计特征与分析
一、检测数据的统计特征数 2、离散特征数 n （3） 样本方差： ( xi x ) 2 式中：s ———样本方差； s 2 i 1 n 1 xi———每个检测值； ———样本平均值； n －1 ———自由度，指抽样检查时在总体中能 互相独立地、各自自由地抽取值的个数。
第三章
第二节 数据的统计特征与分析
一、检测数据的统计特征数 2、离散特征数 （5） 变异系数：指一组测定值的标准差和其算 术平均值之比，是衡量一批数据中各个检测值的 相对离散程度。Cv 愈小表示测定值离散度小， Cv 愈大表示离散度大。 例如：58，56，60，53，48，54，50，61，57， 55
•三、控制图
某路面基层厚度检测结果
日期 组号 x1 x2 x3 x4 x5 平均 2.1 1 2.0 -0.5 -1.0 -0.5 0.8 0.16 3.1 2 0.0 1.7 -1.0 1.0 -1.0 0.14 4.1 3 -1.0 1.0 1.0 -0.5 1.0 0.3 5.1 4 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.4 6.1 5 1.0 1.0 0.5 1.5 -1.0 0.6 7.1 6 1.0 2.0 -1.0 0.5 2.0 0.9 8.1 7 2.0 0.5 2.0 1.0 0.0 1.1 9.1 8 2.0 2.5 0.5 1.0 1.0 1.4 10.1 9 2.0 -1.0 1.5 1.0 1.5 1 11.1 10 0.0 0.5 0.0 0.0 1.5 0.4 S 0.99 3S 2.98 平均 0.64
检测检验的数据分析和处理
检测检验的数据分析和处理在现代化生产中，检测检验是非常重要的环节，它不仅可以保证产品的质量，还可以保护消费者的安全。
而在检测检验的过程中，数据分析和处理也是非常关键的一环。
本文将结合实际情况，对检测检验的数据分析和处理进行探讨。
一、数据的采集和分类数据的采集是数据分析和处理的前提，只有采集到足够多的数据，才能够进行数据分析和处理。
在检测检验中，数据的采集主要包括测量、实验、质量控制等。
而分类是对采集到的数据进行归纳和整理，以便于后续的数据分析和处理。
通常，数据的分类是按照数据的性质、来源、时间等进行归类的。
二、数据的可靠性和准确性在数据分析和处理的过程中，数据的可靠性和准确性是非常重要的，这是因为只有数据是可靠和准确的，才能够得出正确的结论。
在检测检验中，数据的可靠性和准确性需要通过多个环节的质量控制来保证，例如对测量仪器进行校准，对实验过程进行控制等。
三、数据的处理和分析方法数据的处理和分析方法有许多种，选择合适的方法对于检测检验的结果产生重要的影响。
常用的数据处理和分析方法包括统计学方法、机器学习方法等。
在统计学方法中，最常用的方法是假设检验和方差分析等；而在机器学习方法中，最常用的方法是神经网络、决策树等。
选择不同的方法需要根据具体的问题和数据来进行判断和选择。
四、分析结果的应用在数据分析和处理完成后，需要将分析结果应用到实际生产中。
在检测检验中，分析结果的应用主要体现在产品的质量控制和改进上。
例如，针对某个产品的不良情况，可以通过分析结果找到具体的问题和原因，进而进行修正和改进。
综上所述，检测检验的数据分析和处理是非常重要的，它不仅关系到产品的质量和消费者的安全，也对于生产厂家的经济效益产生重要的影响。
正确的数据采集和分类、数据可靠性和准确性的保证、选择合适的数据处理和分析方法以及将分析结果应用于实际生产中，都是数据分析和处理过程中必须要注意的问题。
只有不断地提高分析和处理技能，才能够更加有效地保障产品的质量和消费者的权益。
试验分析报告与数据处理
试验设计与数据处理方法总述及总结王亚丽（数学与信息科学学院统计班）摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。
因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。
试验设计与数据处理基本知识总述试验设计与数据处理的基本思想试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。
它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。
试验设计与数据处理的作用（1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。
（2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。
（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。
（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。
（5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。
（6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
试验设计与数据处理应遵循的原则（1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。
（2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。
（3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。
用图形表示如下：试验设计与数据处理方法总述和总结方差分析（1） 概念： 方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。
工程试验数据分析与处理
工程试验数据分析与处理一、前言在工程实验中，数据分析与处理是不可缺少的一环。
本文将重点讨论工程试验数据的处理方法，以及如何分析数据，提取有用信息。
二、数据预处理在进行数据分析之前，数据预处理至关重要。
数据预处理的目的是将原始数据转换成可用于分析的数据。
常见的数据预处理方法包括数据清理、数据编码、数据缺失值处理、数据归一化等。
2.1 数据清理数据清理是指对原始数据进行清除无关数据、填补错漏数据、转换格式等操作，以保证数据的质量和可用性。
数据清理可以采用编程软件如MATLAB等进行自动化处理，也可以采用手动方法进行处理。
2.2 数据编码数据编码是指将原始数据转换成适合计算机处理的形式，并保证其可被识别和分析。
常见的数据编码方法包括二进制编码、BCD码等。
2.3 数据缺失值处理数据缺失值处理是指在数据预处理过程中发现某些数据值缺失或不完整，需要采用相应方法进行填补。
数据缺失值处理的方法有很多，如简单平均法、回归分析、插值法等。
2.4 数据归一化数据归一化是指将不同量纲的数据转化为具有相同量纲的数据，以便于进行比较和分析。
数据归一化包括线性归一化、标准归一化等。
三、数据分析方法数据分析是指对收集的数据进行处理、分析，并从中提取有用的信息。
数据分析方法有很多，常见的有统计分析、数据挖掘、机器学习等。
3.1 统计分析统计分析是把大量的随机数据按某种特定规律加以整理、分析和解释的一种科学方法。
常见的统计分析方法包括描述统计分析、假设检验、回归分析等。
3.2 数据挖掘数据挖掘是通过大量数据的分析，发掘其中隐藏的模式与规律，以发掘有用的信息。
数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.3 机器学习机器学习是一种人工智能分支，它旨在让计算机通过学习数据和经验，来自我学习并提高性能。
常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图形、表格等方式呈现，以便于理解和分析。
数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图等。
试验数据分析与处理
任务6 试验数据分析与处理（（再仔细查找一下））一、试验检测数据分析与处理1.概念（1）总体：研究对象的全体。
构成总体的每个单位称为个体。
（2）样本：总体的一部分。
样本所含的个体数，称为样本容量。
从总体中抽取样本称为抽样。
若总体中每个个体被抽取的可能性相同，这样的抽样称为随机抽样，所获得的样本称为随机样本。
2.算术平均值算术平均值是表示一组数据集中位置最有用的统计特征量，经常用样本的算术平均值来代表总体的平均水平。
总体的算术平均值用μ表示，样本的算术平均值则用表示。
如果n个样本数据为x1、x2、…、xn，那么，样本的算术平均值为：x̅=1n(x1+x2+⋯+x n)=1n∑x ini=13.加权平均值若对同一物理量用不同的方法或对同一物理量用不同的人去测定，测定的数据可能会受到某种因素的影响，这种影响的权重必须给予考虑，一般采用加权平均的方法进行计算。
表达方法：W=W1x2+W2x2+⋯+W n x n W1+W2+⋯+W n4.中位数在一组数据x1、x2、…、xn中，按其大小次序排序，以排在正中间的一个数表示总体的平均水平，称之为中位数，或称中值。
n为奇数时，正中间的数只有一个；n为偶数时，正中间的数有两个，则取这两个数的平均值作为中位数，即：x̅={x n+1212(x n2+x n2+1)5.极差在一组数据中最大值与最小值之差，称为极差，记作R：R=X max−X min6.标准偏差标准偏差有时也称标准离差、标准差或称均方差，它是衡量样本数据波动性（离散程度）的指标。
在质量检验中，总体的标准偏差σ一般不易求得。
样本的标准偏差S按下式计算：s=√(x1−x̅)2+(x2−x̅)2+⋯+(x n−x̅)2n−1=√∑(x i−x̅)2ni=1n−17.变异系数标准偏差是反映样本数据的绝对波动状况，当测量较大的量值时，绝对误差一般较大；而测量较小的量值时，绝对误差一般较小，因此，用相对波动的大小，即变异系数更能反映样本数据的波动性。
试验数据的处理和分析
22
7.4 试验数据的表达方式
7.4.1 表格方式
汇总表格：把试验结果中的主要内容或试验中 的某些重要数据汇集在一个表格中，起着类似 于摘要和结论的作用，表中的行与行，列与列 之间一般没有必然的关系
关系表格：把相互有关的数据按一定的格式列 于表中，表中列与列，行与行之间都有一定的 关系，作用是使有一定关系的若干变量的数据 更加清楚的表示出变量之间的关系和规律
29
3）对数函数和指数函数
y a b lg x y a b ln x y aebx
4）分段函数
30
进行统计分析予以检验
17
3、异常数据的舍弃
常用的过失误差判别范围和鉴别方法
3σ法：误差服从正态分布，误差绝对值 大于3σ的概率不到0.3％，大于应剔除该 数据
格拉布斯方法：以t分布为基础，某数据 误差绝对值满足 xi x T0 n,aS 时，应剔除
肖维纳方法：进行n次试验，误差服从正
态分布，误差绝对值大于 xi x
为了对随机变量进行统计分析，得到它 的分布函数，需要进行大量测试，由测 量值的概率分布图来估计其概率分布
正态分布是最常用的描述随机变量概率 分布函数。试验中的偶然误差，近似服 从正态分布
9
7.3.1 试验过程中的测量误差
误差＝测试值－真值 实际试验中，真值无法测量，常用平均值来代替 进行误差分析的作用和意义
求出函数表达式的系数：通过数学方法求系数， 所求系数使得这一函数与试验结果尽可能相符。 常用的数学方法有回归分析和系统识别。
28
函数形式的选择
1）多项式曲线
y a0 a1x a2 x2
实验室检测数据分析和处理控制程序
检测数据解析和办理程序1、目的规范检测报告、原始记录，对检测数据及其计算值的更正、判断作出规定。
2、适用范围适用于检测工作中的检测和检测数据的办理和解析。
3、职责3.1由质量督查员检查实验室检测人员执行状况。
3.2各检测室负责人督查本部门人员执行。
4、工作程序4．1数据更正规则进舍规则依据GB8170-2008《数值更正规则》，检测数值或其计算值的进舍可依据大要为以下口诀：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一。
4．2更正位数规则原始记录数值的有效位数最少应比标准规定的极限数值多一位。
检测报告中，检测数值或其计算值要进行更正，更正位数与标准规定的极限数值书定位数一致。
4．3不准连续更正规则规定拟更正数值应在确立更正位数后一次更正获取结果，而不得多次按 4.1连续更正。
4．4检测结果规则4.4.1检测结果数据发出执行DZ/T0130--2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》。
4.4.2将检测数值或其计算值先进行更正，再加检测不确立度（需要时），而后作最后结果判断。
4．5检测结果办理原始数据的审查(1)检测条件能否吻合标准要求；(2)选择的数据转变公式，计算方法及其结果能否正确；(3)数值更正、有效位数能否吻合要求；(4)原始记录填写能否规范，杠改处能否有更正人的证明；(5)影响检测结果的信息能否有相应的正确描述，如标准规范、样品状态、环境条件，所用仪器设备、检测时间，校准记录等；(6)原始记录的溯源性、真实性；(7)计量单位能否正确或能溯源到国际单位制；(8)属计算机或自动设备收集、办理数据的，投入使用前应经有关部门判断，或经数据考据，以保证数据的靠谱性；(9)数据解析人员的签字。
检测数据的审查(1)多次检测数据先修约，再发出均匀值；(2)正确报出检测数据。
4．6计算机软件的确认依照人工复核的结果作为考据的依照。
5、引用文件5．1GB8170-2008《数值更正规则》5．2DZ/T0130--2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》6、质量记录无。