试验检测数据的分析与处理
试验检测的变化趋势分析
试验检测的变化趋势分析
试验检测的变化趋势分析是指对试验数据进行统计和趋势分析,以确定试验结果是否存在分析过程中的变化趋势。
在试验过程中,可以使用各种统计方法来分析试验数据的变化趋势。常见的方法包括线性回归、时间序列分析和方差分析等。
线性回归分析是一种常用的方法,通过建立一个线性回归模型,拟合试验数据,可以得到试验结果的变化趋势及其显著性。
时间序列分析是一种专门用于分析时间相关数据的方法,通过观察时间序列数据的趋势、季节性和周期性等特征,可以判断试验结果的变化趋势。
方差分析是一种用于比较试验组间差异的方法,通过比较不同试验组之间的方差大小,可以判断试验结果的变化趋势。
除了以上方法,还可以使用图表分析、变化率分析等方法来分析试验结果的变化趋势。
总之,试验检测的变化趋势分析是试验数据分析中的重要环节,可以帮助研究人员了解试验结果的变化规律和趋势,为进一步的研究和决策提供参考依据。
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)
试验数据的分析与处理
出现数据的个数)统计,再在直角坐 标系中以组界为顺序、组距为宽度在
析与 横坐标上描点,以各组的频数为高度
处理 在纵坐标上描点,然后画成长方形
(柱状)连接图。
第二节 试验数据的统计方法
规律
第 1. 测量过程中随机误差的存在,使分 二 析结果高低不齐,即测量数据具有分 章 散的特性。
2. 但测量数据的分布并不是杂乱无章,
第二节 试验数据的统计方法
第 二
式中的σ为总体标准偏差,是 曲线两侧的拐点之一到直线x=μ的距 离,它表征了测定值的分散程度。标
章
准偏差较小的曲线陡峭,表明测定值
位于μ附近的概率较大,即测定的精
试验 密度高。与此相反,具有较大标准偏
数据 的分 析与
差较大的曲线平坦,表明测定值位于 μ附近的概率较小,即测定的精密度
第二节 试验数据的统计方法
第
二
章
作业:P28-8.
试验 数据 的分 析与 处理
感谢下 载
处理 低。
第二节 试验数据的统计方法
总体标准偏差相等、均数不等的正态分布图示
3 1 2
陈峰讲稿
第二节 试验数据的统计方法
均数相等、总体标准偏差相等不等的正态 分布图示
2
1 3
陈峰讲稿
综上所述,一旦μ和σ确定后,正态分布曲 线的位置和形状也就确定,因此μ和σ是正态分布的 两个基本参数,这种正态分布用N(μ,σ2)表示。
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Байду номын сангаас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
数据分析:运用适当的统计方 法对数据进行处理和分析,提 取有用的信息
结果解释:根据分析结果,对 试验检测数据进行解释和评估
Excel:用于数据 整理、表格制作、 图表绘制等基础 分析
Python:进行数 据清洗、处理、 可视化等高级分 析
R语言:统计分析 、数据挖掘、机 器学习等领域常 用工具
Tableau:可视化 数据分析工具, 可快速创建交互 式图表和仪表板
降低成本:通过试验检测数据,企业可以了解原材料、生产过程和产品质量等方面的信息,从而 更好地控制成本,提高经济效益。
推动技术创新:试验检测数据是技术创新的重要基础,通过对数据的分析和挖掘,可以发现新的 材料、工艺和产品,推动企业技术创新。
《实验数据的处理分析》
《实验数据的处理分析》
实验数据的处理分析是指对实验所得到的原始数据进行处理和分析,提取其中的有用信息,得出结论或推断。
实验数据的处理包括数据的清洗、整理和筛选。首先,需要对实验数据进行清洗,去除掉异常值、错误值和重复值等。然后,对数据进行整理,将数据按照一定的格式和顺序进行排列和归类,方便后续的分析和统计。最后,根据实验的目的和要求,通过筛选出符合条件的数据,以便进行进一步的分析。
实验数据的分析主要包括描述性统计和推断统计。描述性统计是通过计算和描述数据的基本特征,如均值、标准差、中位数、最大值、最小值等,来揭示数据的分布情况和集中趋势。推断统计则是基于样本数据,对总体数据进行推断和推断,如假设检验、置信区间估计等。通过推断统计,可以对实验结果的可靠性和显著性进行评估。
实验数据的处理分析是科学研究和实验设计的重要环节,能够从大量的实验数据中提取出有用的信息,并对实验结果进行准确的解读和评估。通过合理的处理和分析,可以得出科学可靠的结论,并为后续的实验和研究提供参考依据。
第二章试验检测数据处理
2.8抽样检验方案设计方法:简单随机抽样的应用
简单随机抽样也称为纯随机抽样,是指从总体N个单位中
任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率
相等的一种抽样方式。
简单随机抽样是其它抽样方法的基础, 在理论上最容易
处理,而且当总体单位数N不太大时,实施起来并不困难。
但在实际中,若N相当大时,简单随机抽样就不是很容易办到的。
②在已经包装好零部件的箱中取样.尽可能用上、中、下层均等取样 ,如 纸箱是一捆捆包装的.从顶部抽样当然方便、但并不合理。 ③如果是流体物品、尽可能搅拌均勺后再取样。
④按比例抽样,如果组成—个批的产品的原材料来源不同、生产日期与班组不问。
有可能对产产品品质有较大影响,此时应把此批产品分为若干层.按比例在各层抽
抽样:抽取样本的过程。
第10页,本讲稿共75页
2.3抽样检验在公路工程中的运用
(1)抽样检验可严把材料关!(进场材料抽样检验)
(2)抽样检验可严把公路工程材料半成品控制!(钢筋接头及焊 接骨架的抽样检验)
(3)抽样检验可严把公路工程工艺试验关! (3)抽样检验可严把公路工程施工过程的质量控制关! (5)抽样检验可科学评价公路工程的质量!
工程质量检验是工程质量控制的一个重要环 节,是保证工程质量的必要手段。
第3页,本讲稿共75页
第一段 抽样检验基础
试验检测结果的处理
试验检测结果的处理
1.试验检测数据整理
试验检测结果的处理是试验检测工作中的一个重要内容。由于试验检测中得到的数值都是近似值,而且在运算过程中,还可能运用无理数构成的常数,因此,为了获得准确的试验检测结果,同时也为了节省运算时间,必须按误差理论的规定和数字修改规则截取所需要的数据。此外,误差表达方式反映了对试验检测结果的认识是否正确,也利于用户对试验检测结果的正确理解。由于目前尚未规定报告上必须注明不确定度,暂时可以不考虑。
⑴数据处理应注意:检测数据有效位数的确定方法:检测数据异常值的判定方法;区分可剔除异常值和不可易除异常值;整理后的数据应填入原始记录的相应部分。
⑵检测数据的有效位数应与检测系统的准确度相适应,不足部分以“0”补齐,以便测试数据位数相等。
⑶同一参数检测数据个数少于10时用算术平均值法;测试个数大于10时,建议采用数理统计方法,求算代表值。
2.试验检测结果判断
在工程质量检验评定中,施工质量的不合格率是大家所关心的问题,由于所抽试样的数据都是随机变量,它们总是存在一定波动。看到数据有一些变化,或某检测数据低于技术规范定要求,就认为施工质量或产品有问题,这样的判断方法是不慎重的,也是缺乏科学根据的,因此很容易给施工带来损失。
关于试验检测结果的整理和判断按有关规范规定执行。
试验检测第一章
③推断性工作
分析数据资料并发现它们所遵循的规律以后,就要根据 所发现的规律,进行推测性的判断,然后根据这些推测出来 的规律,去预测未来事物发生的情况。
二、数字的修约规则 1、有效数字 指由数字组成的一个数,除最末一位数字是不确切值或可疑值外, 其他数字皆为可靠值或确切值,则组成该数的所有数字包括末位数字 称为有效数字,除有效数字外其余数字为多余数字。 整数前面的 “ 0” 无意义,是多余数字。对纯小数,在小数点后, 数字前的 “ 0” 也是多余数字。处于数中间位置的 “ 0” 是有效数字。 处于数后面位置的 “ 0” 是否算有效数字可分三种情况: (1)数后面的 “ 0”,若把多余数字的 “ 0” 用10 的乘幂来表示,使 其与有效数字分开,这样在10 的乘幂前面所有数字包括 “ 0” 皆为有 效数字; (2)作为测量结果并注明误差值的数值,其表示的数值等于或大于 误差值的所有数字,包括 “ 0” 皆为有效数字; (3)除以上两种情况以外的表示方法均为不确切表示法,应避免。 问题2:判断下列数字的有效数字个数是几个? ①0703、0.0703、7.03、70.3、7.03×102 ②(0.050150 ±0.000005)m (长度及误差有效数字?) ③70300 (是不是确切表示方法?)
842 →4210(×5)→4200(修约间隔100)→840(修约间隔为20) (8)拟舍去数字并单独非一个数字时,不得对数值连续修约,应按拟 舍去数字的最左面的第一位数字大小,按修约规则一次修约到位。 例如:修约15.4546 ,修约间隔为1 , 正确:15.454 →15;不正确:15.4546→15.455→15.46→15.5→16。
如何进行有效的化学实验数据分析
如何进行有效的化学实验数据分析在进行化学实验时,数据分析是一个非常重要的环节。通过分析实验数据,我们可以获得实验结果的准确性和可靠性,进而为科研和工程应用提供有力的支持。本文将从几个方面介绍如何进行有效的化学实验数据分析。
一、数据收集和整理
在开始实验之前,我们需要明确实验的目标并制定实验方案。在实验过程中,我们应该准确地记录实验现象、观察结果和所有的数据。重要的数据包括试剂用量、温度、压力等实验条件,以及实验所得的定量数据。这些数据应该以表格的形式整理,并注明采集的时间和日期,确保数据的可追溯性。
二、数据验证和筛选
在统计数据之前,我们需要对数据进行验证和筛选,以确保数据的准确性和可靠性。首先,我们需要检查数据是否存在明显的错误,如超出实验范围的数值或无意义的异常结果。其次,我们可以通过计算平均值和标准差等统计参数,来评估数据的一致性和可信度。对于一致性较差或异常的数据,我们应该重新进行实验或者尝试修正实验条件,以获得更加准确可靠的数据。
三、数据分析和处理
在数据分析和处理过程中,我们需要根据实验目标和所采集的数据进行统计分析和图形展示。常用的数据分析方法包括计算平均值、标
准差、相关性等统计指标,绘制拟合曲线、散点图、柱状图等图形。
通过数据分析,我们可以发现实验结果的规律性和趋势,并提取有用
的信息。
四、结果解释和讨论
在数据分析的基础上,我们需要对实验结果进行解释和讨论。首先,我们需要分析数据的实际意义和科学背景,解释实验现象和结果的原因。其次,我们可以与已有的研究成果进行对比和讨论,验证实验结
化学实验数据处理与分析方法
化学实验数据处理与分析方法
一、引言
化学实验是化学学习的重要环节,通过实验可以观察和测量物质的
性质和反应规律。然而,仅仅通过观察和测量是不够的,我们还需要
对实验数据进行处理与分析,以获得准确可靠的结果。本文将介绍化
学实验数据处理与分析的方法。
二、数据处理
1. 实验数据的收集
在进行化学实验时,需要准确记录实验数据。记录实验数据时应注
意以下几点:
(1)时刻记录数据:及时、准确地记录实验过程中的数据,避免
遗漏或遗忘。
(2)使用标准单位:使用国际通用的标准单位,例如摄氏度(℃)、克(g)等,以便后续计算和比较。
(3)记录实验条件:记录实验时的温度、压力、溶剂等实验条件,这些条件对实验结果可能产生重要影响。
2. 数据整理与清洗
在收集到实验数据后,需要对数据进行整理和清洗,以消除误差和
异常值的影响。
(1)数据整理:对实验数据进行整理,按照一定的格式整理成表
格或图表,以便后续分析。
(2)数据清洗:清洗实验数据时应注意以下几点:
- 去除异常值:根据实验原理和先验知识,判断并清除异常值,防
止其对后续分析产生干扰。
- 校正仪器误差:如果仪器存在固有误差,应该对数据进行修正,
以提高数据的准确性。
- 进行平均处理:如果进行了多次重复实验,可以计算平均值,提
高数据的可靠性。
三、数据分析
1. 统计分析
统计分析是对实验数据的定量分析方法,常用的统计分析方法有以
下几种:
(1)平均值:计算实验数据的平均值,以获得数据的集中趋势。
(2)标准差:计算实验数据的标准差,用于描述数据的离散程度。
(3)相关系数:用于分析两个变量之间的相关性,可以通过相关
生物实验数据处理与分析
生物实验数据处理与分析
实验是生物科学研究中不可或缺的一部分,通过实验收集的数据是进一步分析和研究的基础。本文将介绍生物实验数据的处理与分析方法,帮助读者更好地理解和利用实验数据。
一、数据处理
1.数据收集
在进行生物实验之前,首先需要确定实验的目的和设计,并准备好相应的实验材料和设备。实验中收集的数据可以是观察数据、测量数据、统计数据等,根据实验的不同目的和方法而有所差异。
2.数据整理
收集到的数据需要进行整理和清洗,以便后续的分析和统计。数据整理的过程中需要注意以下几点:
- 检查数据的完整性和准确性,排除可能的错误和异常值。
- 对实验组和对照组的数据进行分组,并按照特定标准进行分类。
- 对不同测量点或时间段的数据进行排序和归纳,使其易于比较和分析。
3.数据编码
为了方便数据分析和处理,对数据进行编码是必要的。数据编码可
以根据实验的变量、特征和目的来设计,常见的编码方法包括数字编码、字母编码、符号编码等。
二、数据分析
1.描述性统计
描述性统计是对数据进行概括和描述的方法,常用的统计指标包括:- 平均值:反映数据的集中程度。
- 标准差:反映数据的离散程度。
- 百分位数:反映数据的分布特征。
- 相关系数:反映变量之间的相关性。
通过描述性统计可以直观地了解数据的分布和特征,为进一步的数
据分析提供基础。
2.推断统计
推断统计是基于样本数据对总体进行推断的方法,常用的统计方法
包括:
- 假设检验:用于判断样本与总体或不同样本之间的差异是否显著。
- 方差分析:用于比较两个或多个样本之间的差异。
- 回归分析:用于研究变量之间的关系和预测。
试验检测数据分析与处理
间接测量法
02
03
长期观察法
根据相关参数和公式推导出所需 数据,需确保参数和公式准确性 。
对试验对象进行长期跟踪观察, 记录数据,适用于需要长时间观 察的试验。
数据整理的流程与规范
数据筛选
剔除异常值、错误值和重复值,确保数据质量 。
数据分类
将数据按照一定标准进行分类,便于后续分析 处理。
数据编码
将非数值数据转换为数值型数据,便于计算机处理。
数据清洗与预处理
01
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值,确 保数据完整性和准确性。
数据插值
对缺失数据进行估计填充,保持数 据完整性。
03
02
数据转换
将数据转换为适合分析的格式或类 型,如标准化、归一化等。
数据可视化
将数据以图表等形式呈现,便于直 观理解数据分布和趋势。
04
CHAPTER 03
试验检测数据的统计分析
数据可视化工具与技术
Excel
Excel是一款常用的电子表格软件 ,具有数据可视化功能,可以生 成各种图表,如柱状图、折线图 、饼图等。
Tableau
Tableau是一款数据可视化工具, 可以通过简单的拖放操作快速生 成图表,同时支持数据实时更新 和交互式分析。
Python
Python是一门强大的编程语言, 通过其数据可视化库如 Matplotlib、Seaborn等,可以 实现复杂的数据可视化效果。
3 试验检测数据分析与处理
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
第一节 数据的修约规则
三、有效数字 00713 ,0.0715 ,7.03 , 7.03 ×102 测量某一试件面积,得其有效面积 A =0.0 501502 m 2 ,测量的极限误差δlim =0.000005 m 2 。则测量结果应当 表 示为 A = (0.050150 ±0.0000 05) m2 。 71300 ,713 ×102 ,7.130 ×104 ,7.1300 ×104
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
第二节 数据的统计特征与分析
一、检测数据的统计特征数 1、位置特征数 (3) 加权平均值:应用各种权数算出 的平均值,常用于计算指数或平均百分率 的平均值。计算时必须对各项目选择适当 n 的权数。
临床试验数据分析
临床试验数据分析
在医学研究领域,临床试验是评估新药物或其他治疗方法安全性和有效性的关键步骤之一。临床试验数据分析是对试验结果进行统计和解读,以确定药物或治疗方法是否具有临床意义。本文将介绍临床试验数据分析的基本步骤和常用方法。
一、数据收集和整理
在进行数据分析之前,需要先收集和整理试验数据。数据可以通过电子数据库、问卷调查、医学记录等方式获得。为确保数据质量,应采取措施进行数据验证和清洗。数据验证包括检查数据的完整性和一致性,确保数据的准确性和可信度。数据清洗涉及检查和纠正错误或不完整的数据,以保证数据的完整性和一致性。
二、描述性统计分析
描述性统计分析是对试验数据的基本特征进行描述和总结。常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差和百分位数等。通过计算这些指标,可以了解试验样本的中心趋势、离散程度和分布形态。此外,绘制图表,如直方图和箱线图,也可以直观地展示数据的分布情况。
三、推断统计分析
推断统计分析是利用样本数据对总体特征进行估计和推断的过程。其目的是根据样本数据得出关于总体的结论,并通过检验假设来评估
观察结果的显著性。常用的推断统计方法包括参数估计、假设检验和
置信区间。
参数估计是根据样本数据估计总体的参数值。例如,可以利用样本
均值估计总体均值,利用样本比例估计总体比例。根据抽样方法和样
本量的大小,可以使用不同的参数估计方法,如点估计和区间估计。
假设检验是比较观察结果与某个预先设定的假设之间差异的过程。
在临床试验中,通常会设置两个互斥的假设,即零假设和备择假设。
通过计算统计量和确定显著性水平,可以判断观察结果是否支持或拒
试验数据处理方法
试验数据处理方法
试验数据处理方法是一种系统的处理方法,旨在评估并分析实验数据的有效性和准确性。以下是一些常用的试验数据处理方法:
1. 数据清洗:验证数据的完整性和准确性,去除异常值和错误数据,修正缺失数据。可以使用统计方法、数据模型和算法等技术进行数据清洗。
2. 数据整理:将实验数据整理成适合分析的格式,例如数据表格或矩阵。整理过程包括对数据进行排序、合并、分组和重塑等操作。
3. 描述性统计分析:对试验数据进行统计描述,包括计算平均值、中位数、标准差、方差等统计指标。描述性统计可以帮助了解数据的分布情况和基本特征。
4. 探索性数据分析:通过绘制图表、做出可视化展示,探索试验数据的特征和关系。常用的探索性数据分析方法包括直方图、散点图、箱线图等。
5. 假设检验和显著性分析:根据已有的假设,使用统计推断的方法判断实验数据的显著性。常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
6. 相关性分析:分析试验数据之间的相关关系,即一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
7. 回归分析:建立和评估变量之间的数学模型,用于预测和解释变量之间的关系。常见的回归分析方法有线性回归、非线性回归、多元回归等。
8. 实验设计和优化:根据试验目标和限制条件,设计合适的实验方案,使得试验结果可以得到有效的解释和应用。优化方法可以使用因子设计、响应曲面分析等。
以上是一些常用的试验数据处理方法,具体的方法选择和实施要根据试验目标、数据类型和问题背景等因素进行决定。
试验检测数据的处理
混凝土强度的验收评定
统计方法评定 生产条件稳定
fcu平≥fcu.k+0.7S fcu,min≥fcu.k-0.7S(当混凝土强度等级不高于
C20时,其强度的最小值应满足Fcu,min≥0.85fcu.k 。当混凝土强度等级高于C20时,其强度的最小 值应满足fcu,min≥0.90fcu.k。)
混凝土强度的验收评定
二、数据的统计特征与分布
数据是质量控制的基础,质量管理的一条原则是: 一切用数据说话。质量数据的统计分析就是将收集 的工程质量数据进行整理,经过统计分析,找出规 律,发现存在的质量问题,进一步分析影响质量的 原因,以便采取相应的对策与措施,使工程质量处 于受控状态。
质量数据的特征值具有二重性,即数据的波动 性与统计规律性。正常的条件下,质量数据在 平均值附近波动,一般呈现正态分布。
二、计算法则 1、加、减运算
如果参与运算的数不超过10个,运算时以各数中(末) 最大的数为准,其余的数均比它多保留一位,多余的数 应舍去。计算结果的(末)应与参与运算的数中(末) 最大的那个数相同。若计算结果尚需参与下一步运算, 则可多保留一位。 [例] 150.6㎜+151.12㎜+150.623㎜→ 150.6+151.12+150.62=452.34㎜≈452.3㎜
统计推断就是运用质量统计方法在生产过程中 (工序活动中)或一批产品中,通过对样本的 检测和整理,从中获得样本质量数据信息,以 概率论和数理统计原理为基础,对总体的质量 状况作出分析和判断。
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检测数据就其本身的特性来说,可以分为计量值数据和计数值数 据。
(1)计量值。计量值数据是可以连续取值的数据,如长度、厚 度、直径、强度等质量特征。可以表示大小和单位,一般都 带有小数。
(2)计数值。计数值数据的特点是不连续,如不合格品数、缺 陷的点数等,它们一般没有单位,只有大小且只能用整数或 百分数表示。
(3)经验公式法。
常把与曲线对应的公式称为经验公式,在回归分析中则称之为 回归方程。
根据一系列测量数据,建立函数关系式的基本步骤可以归纳如 下:
①描绘曲线。以自变量为横坐标,函数量为纵坐标,将测量数 据点绘在坐标纸上,并把数据点描绘成测量曲线。
②对描绘的曲线进行分析,确定函数关系式的基本形式。 ③曲线直化。 ④确定回归方程中的常量。 ⑤检验所确定公式的准确性。
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
如果两变量x和y之间的关系是线性关系,就称为一元线性回归。
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
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。
(xi x)2
i 1
n 1
n 1
Cv (%)
_
100
(x 5)变异系数。标准偏差是反映样本数据的绝对波动
状况。
Cv (%)
_
100
x
【例2-5】若甲路段沥青混凝土面层的摩擦系数测得摆值的算术
平均值为55.2,标准偏差为4.13;乙路段的摩擦系数测得摆值
的算术平均值为60.8,标准偏差为4.27。则两路段的变异系数
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表格法不能清晰的反映出数据之间的关系; ②表格法不易看出变量之间的变化规律; ③表格法对试验数据不能进行数学解析。 当自变量的函数关系无须获得,或为了便于计算,才将数据
列成表格,若想得出未测定的某个值时,可用内插法估计。
(2)图形法。
从图形上易看出函数的变化规律,但对图形解析困难,从图形 上得到某点函数值时,误差会很大。
2.数值修约进舍规则
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。
第二节 数据的处理与表达方法
一、数据的表达方法和数据分析
1.数据的表达方法:表格法、图示法和经验公式法等。 (1)表格法。 当无须获得自变量的函数关系或为了便于计算,
可将数据列成表格。 表格法简单方便,应用广泛,但有下列缺点:
R xmax xmin
【例2-3】例2-1中的检测数据的极差为
R FBmax FBmin 61 48 13 (BPN)
(4)标准偏差。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。
n
S (x1 x) 2 (x2 x) 2 ... (xn x) 2
F B (58 56 60 53 48 54 50 61 57 55) /10 55.2
(BPN)
(2)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,用表示。
x n 1
~
x
1
2
2
(xn
2
x n 1)
2
(n为奇数) (n为偶数)
【例2-2】检测值同例2-1,求中位数。
解:检测值按大小次序排列为:61、60、58、57、56、55、
54、53、50、48(BPN),n=10,则中位数为:
FB
FB(5) 2
FB(6)
56
2
55
55.5
(BPN)
(3)极差。在一组数据中最大值与最小值之差,称为 极差,记作:
(1)算术平均值。
x
1 n
( x1
x2
xn )
1 n
n i 1
xi
【例2-1】某路段沥青混凝土面层抗滑性能检测,摩擦系数的检
测使用摆式仪法,测得的摩擦摆值FB(BPN)(共10个测点)
分别为:58、56、60、53、48、54、50、61、57、55。求摩擦
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系数的算术平均值。
解:摩擦系数的算术平均值:
图示法的基本要点为:
①坐标纸的大小与分度的选择应与测量数据的精度相适应。
②坐标轴应注明分度值的有效数字和名称、单位,必要时还要 标明试验条件,坐标的文字书写方向应与该坐标轴平行,在 同一图上表示不同数据时应该用不同的符号加以区别。
③测量数据往往是分散的,如果用短线连接各点得到的就不是 光滑的曲线,而是折线,需要对曲线进行平滑处理。
第二章 试验检测数据的分析与处理
学习要求: 熟悉数理统计特征值及抽样检验,掌握数
据修约法则,熟悉数据的表达方法;会进行一 元线性回归分析,能运用相关法则对特异数据 的取舍判断。
第一节 数据的统计特征及抽样检验 第二节 数据的处理与表达方法
第一节 数据的统计特征及抽样检验
一、数据的统计特征及表达
1.总体与样本 2.数据的统计特征量