显示平均值的对比图
【MSA】确定重复性和再现性的指南-平均值和极差法
平均值和极差法(Xbar & R)是一种可同时对测量系统提供重复性和再现性的估计值的研究方法。
与单独的极差法不同，该方法允许将测量系统的变差分解成两个独立的部分：重复性和再现性，但不能确定它们两者的相互作用。
同时，基于评估者与零件/量具交互作用产生的变差也没有计入分析中。
进行研究尽管评价者的人数、测量次数及零件数量均可能会不同，但下面的讨论呈现进行研究的最佳情况。
参见图B6中的GRR数据表，详细的程序如下：1) 取得一个能代表过程变差实际或预期范围的样本，为n> 10个零件44的样本。
2) 给评价者编号为A、B、C等，并将零件从1到n进行编号，但零件编号不要让评价者看到。
3) 对量具进行校准，如果这是正常测量系统程序中的一部分的话。
让评价者A以随机顺序45测量n个零件，并将结果记录在第1行。
4) 让评价者B和C依次测量这些一样的n个零件,不要让他们知道别人的读值，然后将结果分别的记录在第6行和第11行。
5) 用不同的随机测量顺序重复以上循环，并将数据记录在第2、7和12行：注意将数据记录在适当的栏位中，例如：如果首先被测量的是零件7，然后将数据记录在标有零件7的字段中。
如果需要进行三次测量，则重复以上循环，并将数据记录在第3、8和13行中。
6) 当测量大型零件或不可能同时获得数个零件时，第4步到第5步将变更成以下顺序:让评价者A测量第一个零件并将读值记录在第1行；让评价者B测量第一个零件并将读值记录在第6行；让评价者C测量第一个零件并将读值记录在第11行。
让评价者A重新测量第一个零件并将读值记录在第2行；评价者B重新测量第一个零件并将读值记录在第7行；评价者C重复测量第一个零件并将读值记录在第12行。
如果需要进行三次测量，则重复以上循环，并将数值记录在第3、8和13行中。
7) 如果评价者处于不同的班次，可以使用一个替代的方法。
让评价者A 测量所有10个零件，并将读值记录在第1行；然后让评价者A按照不同的顺序重新测量，并把读值记录在第2行和第3行。
SAC数据收集
项目目标值年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月平均值2013年65,681,57219,543,56161,588,72258,196,81256,721,37339,438,39843,881,48350,019,07659,068,07066,955,94963,917,45260,532,00753,795,3732014年41,116,6752013年3075202739814236396439294811465337203950378434493,7982014年2538对比-17.5%红色线越低越好2013年0.000050.000100.000060.000070.000070.000100.000110.000090.000060.000060.000060.000060.000072014年0.000060.00006对比31.8%红色线越低越好SAC目标数据统计表/每月下降0.1%总出货数量（PCS)用水总量（M 3）单个产品用水量（M 3）每月下降0.1%0.000000.00003 0.00006 0.00009 0.00012 0.00015 2013年与2014年单个产品用水量趋势图2013年 2014年10002000 3000 4000 5000 6000 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 平均值2013年与2014年月用水量趋势图2013年 2014年SAC目标数据统计表项目目标值年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月平均值SAC目标数据统计表项目目标值年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月平均值SAC目标数据统计表项目目标值年份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月平均值制表：汤玲玲审核：核准：。
粗糙度对比ra、rz、rms、国内外标准对照
表面粗糙度高度参数有3种：1.轮廓算数平均偏差：轮廓算数平均偏差Ra是指在取样长度L内，被测轮廓上各点到基准线的距离Yi的绝对值的算数平均平均值。
2.微观不平度十点高度：微观不平度十点高度Rz是指在取样长度L内，被测轮廓上五个最大轮廓峰高Y pi的平均值与五个最大轮廓谷底Y vi的平均值之和。
3.轮廓最大高度：轮廓最大高度Ry是指在取样长度L内，被测轮廓的峰顶线与轮谷线之间的距离。
表征微观不平度高度特性的评定参数Ra、Rz、Ry的数值愈大则表面越粗糙。
在高度评定参数中，Ra的概念颇为直观，Ra值反应实际轮廓微观几何形状特性的信息量最大，且Ra值用触针式电动轮廓仪测量比较容易。
因此对于光滑表面和半光滑表面，普遍采用Ra作为评定参数。
但受测量仪器的限制，极光滑和极粗糙的表面不能用Ra评定。
评定参数Rz的概念较为直观，Rz值通常用非接触式的光切显微镜测量。
但Rz值只反应取样长度内峰高和谷底的十个点，不能反应峰顶的尖锐和平顿的几何形状特性，因此Rz值不如Ra值反应得微观几何形状特性全面。
评定参数Ry的概念简单，Ry值得测量方便，但Ry值不及Rz、Ra值反应的微观几何形状特性全面。
Ry值与Ra、Rz值连用控制微观不平度的谷深用来评定某些不允许出现较大加工痕迹和受交变应力作用的表面。
RMS值实际就是有效值，就是一组统计数据的平方的平均值的平方根。
因为RMS系统是英制单位一般的有：RMS*25.4/1000=RA举例:RMS64 = 64*25.4/1000= RA 1.6几个常用的如下:RMS250 = RA6.4RMS125 = RA3.2RMS64 = RA1.6RMS32 = RA0.8表面粗糙度外国与中国标准对照N1－－0.025um；N2－－0.05um；N3－－0.1um；N4－－0.2um；N5－－0.4um；N6－－0.8um；N7－－1.6um；N8－－3.2um；N9－－6.3um；N10－－12.5um；N11－－25um；日本表面粗糙度的老标准。
股票K线图上蓝.红.绿.黄四条线各代表啥意思
在日K线图中一般白线、黄线、紫线、绿线依次分别表示：5、10、20、60日移动平均线，但这并不是固定的，会根据设置的不同而不同，比如你也可以在系统里把它们设为5、15、30、60均线。
关于移动平均线移动平均线(MA)是以道•琼斯的"平均成本概念"为理论基础，采用统计学中"移动平均"的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。
它是道氏理论的形象化表述。
移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。
因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。
在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。
我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。
然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。
■ 计算公式:MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价N:移动平均周期移动平均线依计算周期分为短期(如5日、10日)、中期(如30日) 和长期(如60日、120日)移动平均线。
移动平均线依算法分为算术移动平均线、线型加权移动平均线、阶梯形移动平均线、平滑移动平均线等多种，最为常用的是下面介绍的算术移动平均线。
一)、移动平均线所表示的意义：1、上升行情初期，短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成的交叉叫黄金交叉。
预示股价将上涨：黄色的5日均线上穿紫色的10日均线形成的交叉；10日均线上穿绿色的30日均线形成的交叉均为黄金交叉。
2、当短期移动平均线向下跌破中长期移动平均线形成的交叉叫做死亡交叉。
预示股价将下跌。
黄色的5日均线下穿紫色的10日均线形成的交叉；10日均线下穿绿色的30日均线形成的交叉均为死亡交叉。
什么是直方图
什么是直方图直方图(Histogram)也叫柱状图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。
假设我们有一堆硬币，如下图所示，我们想知道一共有多少钱。
我们当然可以一枚一枚地数，但这样如果硬币多了可能会搞乱，因此我们需要先把硬币分类，然后分别统计每种硬币的数量。
把统计的结果图示出来，就成了直方图。
下图的横向数轴标示出硬币的面额(Kind of Coins)，纵向标示出硬币的数量(Number of Coins)。
图像的直方图以灰度图为例，假设我们的图中一共只有0,1,2,3,4,5,6,7这8种灰度，0代表黑色，7代表白色，其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度。
统计的结果如下，横轴标示灰度级别(0~7)，纵轴标示每种灰度的数量。
Photoshop(PS)中的显示。
直方图统计数据Photoshop CS提供了动态的直方图面板，CS之前的版本要通过图象>直方图来察看。
横轴标示亮度值(0~255)，纵轴标示每种像素的数量。
像素(Pixels) - 图像的大小，图像的像素总数。
[5*3=15]色阶、数量、百分位这三项根据鼠标指针的位置来显示横坐标当前位置的统计数据。
色阶(Level) - 鼠标指针所在位置的亮度值，亮度值范围是0~255。
[181]数量(Count) - 鼠标指针所在位置的像素数量。
[4]百分位(Percentile) - 从最左边到鼠标指针位置的所有像素数量÷图像像素总数。
[(1+2+1+2+3+4)/15 = 13/15 = 0.8667 = 86.67%]当鼠标拖动，选中直方图的一段范围时，色阶、数量、百分位将显示选中范围的统计数据。
下面举个简单的例子来说明平均值、标准偏差、中间值。
例如图像A只有4个像素，亮度分别是200、50、100、200。
平均值(算术平均数,Mean,Average) - 图像的平均亮度值，高于128偏亮，低于128偏暗。
利用Excel的迷你图在单元格内展示数据趋势
利用Excel的迷你图在单元格内展示数据趋势在当今的数据驱动时代，有效地展示和分析数据对于做出明智的决策至关重要。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，提供了众多强大的功能来处理和可视化数据。
其中，迷你图（Sparklines）是一项非常实用的工具，它能够在单个单元格内直观地展示数据趋势，帮助我们快速洞察数据的变化。
一、什么是 Excel 的迷你图迷你图是 Excel 中一种小巧而强大的数据可视化工具，它可以在一个单元格中呈现出数据的趋势，如折线图、柱形图或盈亏图。
与传统的图表不同，迷你图直接嵌入到单元格中，与数据紧密结合，节省了空间，同时又能提供关键的趋势信息。
二、迷你图的优势1、节省空间迷你图直接嵌入单元格，不会像传统图表那样占用大量的工作表空间。
这对于数据密集型的表格尤其有用，可以在不影响数据展示的情况下，清晰地呈现数据趋势。
2、直观易懂通过简单的线条、柱形或标记，迷你图能够快速传达数据的上升、下降或波动趋势，使我们一眼就能看出数据的变化模式。
3、与数据紧密结合由于迷你图位于单元格内，与相关的数据相邻，能够更直观地反映数据与趋势之间的关系，增强了数据的可读性和可理解性。
4、快速创建和更新创建迷你图非常简单快捷，而且当数据发生变化时，迷你图能够自动更新，确保我们始终看到最新的趋势。
三、如何创建迷你图1、选择数据范围首先，确定要展示趋势的数据范围。
这可以是一列或一行的数据。
2、插入迷你图在 Excel 的“插入”选项卡中，找到“迷你图”组，选择您想要创建的迷你图类型，如折线图、柱形图或盈亏图。
3、指定数据范围和位置在弹出的对话框中，指定数据范围，并选择要放置迷你图的单元格位置。
4、完成创建点击“确定”按钮，迷你图就会出现在指定的单元格中。
四、迷你图的类型及适用场景1、折线迷你图适用于展示数据的连续变化趋势，如股票价格的波动、销售业绩的增长或下降等。
例如，如果您有每月的销售数据，折线迷你图可以清晰地显示出销售业绩在一段时间内的起伏。
清单大师工程对比工具操作手册
（图10）
（4）选择基准值。在“基准值”的下拉列框中，有“平均值”，“标底值”，“最低值”，“次低值”这四项可供选择。其中，“平均值”是指所导入的所有投标单位的投标文件中，相应的工程量清单项目价格的平均值。“标底值”是指控制价文件中相应的工程量清单项目的价格。“最低值”是指所导入的所有投标单位的投标文件中，相应的工程量清单项目价格最低的值。“次低值”是指所导入的所有投标单位的投标文件中，相应的工程量清单项目价格次低的值。
（图5）
5.其他项目对比表
其他项目对比表可以讲不同工程之间其他项目显示出来，并列出其差价，以便让用户查看。如图6所示。
（图6）
（二）投标对比
1.控制价文件导入
工具启动后，将选项卡切换到“投标对比”一栏中。点击左上方的 按钮，弹出如图7所示的对话框，选择相应的控制价文件导入。
（图7）
2.投标价文件导入
（图3）
（2）分部分项清单对比表还设置了清单刷选功能 ，分为两种，为差价额与差价率刷选。其中，差价额又可以分为综合合价与综合合价两种，差价率又可以分为综合合价、综合单价、工程量、总差额四种刷选功能。其中利用刷选的工程只能是两个，都是相对参照工程进行刷选的。如图4所示。
（图4）
4.措施项目对比表
措施项目对比表同分部分项对比表，只是暂时没有刷选功能。如图5所示。
（1）点击 按钮，弹出类似于如图7所示的对话框，选择相应的投标文件导入。在此可以导入多个投标文件。如图8所示。
（图8）
（2）如果用户在进行对比时，更新了投标文件，那么可以点击 按钮，将某一投标单位的投标文件重新导入。
（3）按条件筛选对比。在如图9所示的“筛选条件”框体中，通过“投标人”下拉框，选择需要进行查询对比的某一投标单位的工程，如图10所示。
SPSS中的方差分析法(1)
方差分析（多因素，协方差）一、方法名称单因素二、定义（方法及结果）三、用途四、实现过程1、格式数据整理2、提交显示3、分析变量处理：自变量、因变量ANOVA检验：显示表，是否齐次1 方差分析法方差分析是一种是一种假设检验，它把观测总变异的平方和自由度分解为对应不同变异来源的平方和自由度，将某种控制性因素所导致的系统性误差和其他随机性误差进行对比，从而判断各组样本之间是否存在显著性差异，以分析该因素是否对总体存在显著性影响。
2 样本数据要求方差分析法采用离差平法和对变差进行度量，从总离差平方分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。
方差分析要求样本满足以下条件：2.1 可比性样本数据各组均数本身必须具有可比性，这是方差分析的前提。
2.2 正态性方差分析要求样本来源于正态分布总体，偏态分布资料不适用方差分析。
对偏态分布的资源要考虑先进行对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变换为正态或接近正态后再进行方差分析。
2.3 方差齐性。
方差分析要求各组间具有相同的方差，满足方差齐性。
3 单因素分析法实验操作单因素分析用于分析单一控制变量影响下的多组样本的均值是否存在显著性差异。
单因素分析法的原理，单因素方差分析也称为一维方差分析,用于分析单个控制因素取不同水平时因变量的均值是否存在显著差异。
单因素方差分析基于各观测量来自于相互独立的正态样本和控制变量不同水平的分组之间的方差相等的假设。
单因素方差分析将所有的方差划分为可以由该因素解释的系统性偏差部分和无法由该因素解释的随机性偏差,如果系统性偏差明显超过随机性偏差,则认为该控制因素取不同水平时因变量的均值存在显著差异。
3.1 实验数据描述某农业大学对使用不同肥料的实验数据对比。
产量（千克/亩产）施肥类型864 普通钾肥875 普通钾肥891 普通钾肥873 普通钾肥883 普通钾肥859 普通钾肥921 控释肥944 控释肥986 控释肥929 控释肥973 控释肥963 控释肥962 复合肥941 复合肥985 复合肥974 复合肥977 复合肥在SPSS的变量视图中建立变量“产量”和“施肥类型”，分别表示实验田产量和实验田的施肥类型。
2024高考信息技术基础知识复习优化集训15pandas处理数据
优化集训15 pandas处理数据1.下列有关pandas-Series的说法错误的是( )A.包含一个数组的数据和一个与数据关联的索引,是二维数据结构B.其索引值默认是从0起递增的整数C.可用列表、字典等创建Series数据结构D.其索引可以指定,类型可以为字符串型2.下列有关pandas-DataFrame的说法错误的是( )A.是一种二维数据结构B.由1个索引列和若干个数据列组成C.同一个DataFrame对象的数据列类型必须相同D.可看作共享同1个index的Series集合3.不能实现选取df对象前5行数据记录的语句是( )A.df.head()B.df.head(5)C.df[0:5]D.df[5]回答下列第4~6题。
4.某DataFrame对象df中包含“准考证号”“班级”“姓名”“文”“数学”…“总分”等10个数据列、多个数据行,能获取对象df第3个数据的“姓名”内容的语句有( )①df[2,'姓名'] ②df.at[2,'姓名'] ③df[2]['姓名'] ④df['姓名'][2] ⑤df.姓名[2]A.①②③B.①②④C.②④D.②④⑤5.如第4题对象df,能够降序排列输出总分大于等于600分的学生数据的代码组合是( )①df=df.sort_values(″总分″,ascending=True)②df=df.sort_values(″总分″,ascending=False)③df=df[″总分″,>=600]④df=df[df[″总分″]>=600]⑤print(df)A.①③⑤B.①④⑤C.②③⑤D.②④⑤6.如第4题对象df1,下列语句中,可以以班级为单位,统计出各班级“总分”的平均值的有( )①df.groupby('班级').mean()②df.groupby('总分').mean()③df.groupby('班级')['总分'].mean()④df.groupby('班级').总分.mean()⑤df.groupby('班级').describe()A.①②③④⑤B.①②③⑤C.①③④⑤D.①②③7.有如下Python程序段。
12种无量纲化处理对比说明
12种数据量纲化处理方式目录1量纲化基本说明 (2)1) 标准化（S） (3)2) 中心化（C） (4)3) 归一化（MMS） (4)4) 均值化（MC） (4)5) 正向化（MMS） (4)6) 逆向化（NMMS) (5)7) 区间化（Interval) (5)8) 初值化（Init) (5)9) 最小值化（MinS） (6)10) 最大值化（MaxS） (6)11) 求和归一化（SN） (6)12) 平方和归一化（SSN） (6)2 如何使用SPSSAU进行量纲化操作 (6)3 量纲化如何使用？ (7)在进行数据分析时，数据具有单位是非常常见的，比如说GDP可以以亿作为单元，也可以以百万作为单位，那么此时就会出现由于单位问题导致的数字大小问题；这种情况对于分析可能产生影响，因此需要对其进行处理，但是处理的前提是不能失去数字的相对意义，即之前数字越大代表GDP越高，处理后的数据也不能失去这个特性，类似这样的处理我们统称为量纲化。
也或者计算距离，数字1和2的距离可以直接相减得到距离值为1；另外一组数据为10000和20000，两个数字直接相减得到距离值为10000。
如果说距离数字越大代表距离越远，那么明显的10000大于1，但这种情况仅仅是由于数据单位导致的，而并非实际希望如何，因此就需要进行量纲化处理。
量纲化有很多种方式，但具体应该使用那一种方式，并没有固定的标准，而应该结合数据情况或者研究算法，选择最适合的量纲化处理方式，SPSSAU共提供12种量纲化处理方法，如下图。
1量纲化基本说明关于量纲化，其具体的公式计算如下，接下来会逐一说明。
12种量纲化类型备注：表格中，X表示某数据，Mean表示平均值，Std表示标准差；Min表示最小值，Max表示最大值，Sum表示求和，Sqrt表示开根号。
1)标准化（S）标准化是一种最为常见的量纲化处理方式。
其计算公式为：（X-Mean）/ Std。
此种处理方式会让数据呈现出一种特征，即数据的平均值一定为0，标准差一定是1。
世界各国人种智商科学分析图
世界各国人种智商科学分析图*以英国100为标准100分以上以色列（犹太人）（110）德国，荷兰（107）波兰，日本，韩国（106）中国（各民族平均）（105）瑞典（104）意大利（102）奥地利，瑞士（101）犹太民族110世界上智商最高的民族，也是一个几近从地球上消失的种族，在联合国的帮助下艰难立国。
国家刚一建立就陷入了一场全面的战争，有着一亿多人口的众多阿拉伯国家，不愿在自己的腹地有一个与西方文明价值观一模一样的国家存在，于是发动了一次又一次的战争。
但是这个仅有几百万人口的民族以自己特有的坚强，面对不息的战火，一边保国，一边建设，两条战线都取得了卓越的成就。
今天的以色列是全世界任何一个国家都不能轻视的、强大的国家。
德意志民族107有着欧洲民族共有的理性，两次世界大战的挑起者，二战失败后，对本民族给欧洲各国带来的灾难，从内心发出了真诚的忏悔。
在一片废墟上重建自己的国家。
现在已经是世界的第三经济强国。
荷兰民族10717世纪的荷兰共和国曾是当时世界上最强大的国家。
殖民体系瓦解后，为了生存和发展，荷兰人竭力保护原本不大的国土，避免在海水涨潮时遭“灭顶之灾”。
他们长期与海搏斗，围海造田。
如今荷兰国土的五分之三是人工填海造出来的。
成功拦海造田，强大的英格兰民族和大和民族都没有做到，而荷兰民族做到了。
镌刻在荷兰国徽上的“坚持不懈”字样，恰如其分地刻画了荷兰人民的民族性格。
现在领土面积只有9万多平方公里的荷兰是西方十大经济强国之一。
中国各民族平均105汉族是有着五千年历史，悠久的文化传统以及深厚的思想底蕴的民族，曾经在世界上繁荣一时。
作为中华上下五千年文明的创造者和守护者，历经异族入侵却仍然一脉相承，从未消亡。
古代遥遥领先于世界，把中华文明传播到世界各国，但经历了异族入侵和奴化后却停滞不前，近代不断为异族征服，在思想，文化，艺术，哲学，科技等领域远落后于西方，更少有举世瞩目的思想家，艺术家与科学家诞生，几乎已经归于没落。
股票K线图上蓝红绿黄四条线各代表啥意思
股票K线图上蓝红绿黄四条线各代表啥意思在日K线图中一般白线、黄线、紫线、绿线依次分别表示：5、10、20、60日移动平均线，但这并不是固定的，会根据设置的不同而不同，比如你也可以在系统里把它们设为5、15、30、60均线。
关于移动平均线移动平均线(MA)是以道琼斯的"平均成本概念"为理论基础，采用统计学中"移动平均"的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。
它是道氏理论的形象化表述。
移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。
因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。
在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。
我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。
然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。
■计算公式: MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/NC:某日收盘价N:移动平均周期移动平均线依计算周期分为短期(如5日、10日)、中期(如30日)和长期(如60日、120日)移动平均线。
移动平均线依算法分为算术移动平均线、线型加权移动平均线、阶梯形移动平均线、平滑移动平均线等多种，最为常用的是下面介绍的算术移动平均线。
一)、移动平均线所表示的意义：1、上升行情初期，短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成的交叉叫黄金交叉。
预示股价将上涨：黄色的5日均线上穿紫色的10日均线形成的交叉；10日均线上穿绿色的30日均线形成的交叉均为黄金交叉。
2、当短期移动平均线向下跌破中长期移动平均线形成的交叉叫做死亡交叉。
预示股价将下跌。
黄色的5日均线下穿紫色的10日均线形成的交叉；10日均线下穿绿色的30日均线形成的交叉均为死亡交叉。
示波器的平均值参数、参数的统计平均值及波形平均算法
示波器的平均值参数、参数的统计平均值及波形平均算法——兼答“一周一问”之No.006问文档编号：HWTT0065示波器的平均值参数、参数的统计平均值及波形平均算法——兼答“一周一问”之No.006问汪进进，王雨森市鼎阳科技N0.006问：平均值的物理意义及其和FFT的关系今天问个简单的问题：示波器测量参数的平均值算法的物理意义是什么？平均值是否等于FFT的直流（0Hz）的大小？"平均值对于周期信号来说，是直流分量，其等于0hz fft，但是对于非周期信号来说，平均值不等于0hz大小。
" 这个回答是对的，但为什么平均值在物理意义上是积分呢? 积分的物理意义又是什么？我不理解这后半句哦。
回答2：这里面正弦波理解为周期性信号，所以平均值就是直流分量。
结论和第1个回答是一致的。
回答2：这个说法看不太懂了，跪求大师给出详细解释哦。
当我启动了伟大的搜索引擎搜索"平均值"三个字之后，得知“平均值”是初二数学上的那点知识了。
即使我们再怎么倡导“No Stupid Question”，当利用鼎阳硬件智库“一周一问”的宝贵资源，一周只有一问，这一问该是多么精心设计，怎么就问这个问题呢？！其实这问题是知用电子的老板、“技术狂人”樊博士问我的。
他最近在痴迷于搞EMI传导干扰的共模和差模的分离，突然想到利用简单的平均值来作为信号的直流分量，而且理论上和FFT的直流分量一致。
既然是樊博士这样的“侠之大者”会有这样的问题，我特将此问题和鼎阳科技的“算法男神”确认了一下。
下面是鼎阳科技“算法男神”的回答：示波器中的平均值算法是取一帧波形的所有点做平均，就是算术平均，理论上等效于信号的直流分量，即FFT的0Hz大小。
但这里有一个前提，就是一帧数据的交流成分刚好是整数倍周期，如果周期数不是整数，剩余的这个残余小数周期的交流成分是会对平均值有贡献的（即：交流成分没有被完全平均掉），从而引入误差。
标准差-平均差值法
标准差-平均差值法(Bland-Altman法)应用摘要在生命科学领域中，经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性或者验证依据构建的模型设计研制的仪器样机测量的正确性。
标准差-平均差值法是广泛应用于两种仪器或两种方法的一致性比较的统计分析方法。
本文简述了标准差-平均差值法的原理和采用这种方法进行数据分析的具体过程,并将其用于一种新型无创心功能诊断仪样机和一种新型水稻参数测量样机测量正确性的验证。
并通过分析验证结果对样机的性能做出了判断和评价。
关键词标准差-平均差值法引言在研究很多问题时需要对生命体进行适当的简化、抽象和近似获得一个较为理想化的模型，它是进行生命研究和医学仪器设计的第一步，也是最为关键的一步。
而判断建模的正确性是非常重要的。
根据模型研制出样机后，通常采用“金标准”法比较法验证仪器测量的正确性。
即把样机与医学上公认的标准方法进行试验比较,或与临床使用多年已被国际有关权威机构认同的仪器做实验比较,根据比较结果对模型参数和仪器设计做相应的改进与完善。
标准差-平均差值法（Bland-Altman法）分析最初是由Bland Jm和Altman Dg 与1986年提出的。
其主要通过统计学的方法分析两种方法或仪器是否具有一致性。
本文主要阐述了标准差-平均差值法（Bland-Altman法）的原理和具体操作方法。
并将该方法应用验证一种新型无创心功能诊断仪样机和一种新型水稻参数测量样机测量的正确性。
最后,通过分析验证结果对样机的性能做出了判断和评价。
方法及原理标准差-平均差值法（Bland-Altman法），是在分析两种仪器或方法的一致性时，即讨论两种仪器或方法是否可相互替代时，从两仪器或方法所得的实验数据的差异入手，通过对其差异的处理，分析两种仪器（或方法）的一致性。
现设两组数据X(x1，x2，……，xn)和Y(y1，y2，……，yn)，它们分别为两仪器的检测结果，其中xn 与yn对应于同一被检测对象，组成一测量点对。
QC新旧七大手法对比
Q C七大手法特性要因与关连图的差别KJ法与关连图的差别箭形图与甘特图的差别QC七大手法之使用情形，可归纳如下：1.)根据事实、数据发言、查检表、散布图。
2.)整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题特性要因图。
3.)凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑直方图、控制图。
4.)所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉、考虑适当分层层别法。
5.)并非对所有原因采取处置，而事先从影响较大的2~3向采取措施，即所谓管理重点柏拉图。
数据：数据=事实数据的分类：一、依特性可分：1.定性数据2.定量数据a.计量数据b.计数数据。
二、依来源可分：1.原物料及制品市场数据2.制程数据3.检验数据。
三、依时间先后可分：1.过去数据2.日常数据3.新数据。
应用数据须注意重点：1.搜集正确可用的数据。
2.避免个人主观判断。
3.掌握事实真相。
整理数据的方法：1.机器整理法。
2.人工整理法：a.卡片法b.画计法。
3.实例说明。
整理数据的原则：1.发生问题而要采取改善对策前，必须有数据为依据。
2.对于数据使用目的应清楚了解。
3.当数据收集完成后，应立即使用它。
4.数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。
5.数据不可造假，否则问题将永远无法解决。
图表：图表的运用可以将繁杂的数字性情报转化，以最简单的方式表达出来，易看易懂，一目了然。
现场的数据或情报，用点、线、面、体表示大概情势及钜细变动于纸上的图形，称为图表。
其目的是：1.)方便人的视觉，使能获取更多的情报，并使之能传达更迅速，更易被人了解，更快看出情报内容。
2.)自一组数据，把握到更多的情报，而采取必要的对策。
图表的种类：1.)解析用图表：将过去的数据或状况，作成图表加以解析，从中发现问题点来加以改善。
适于工厂作业分析或研究之用。
如推移图、柏拉图、工程分析图。
2.)管理用图表：加上目标或管理之处置界限，再进行管理时所使用，如年度计划表。
动态对比度之间的区别
百科名片动态对比度动态对比度指的是液晶显示器在某些特定情况下测得的对比度数值，例如逐一测试屏幕的每一个区域，将对比度最大的区域的对比度值，作为该产品的对比度参数。
不同厂商对于动态对比度的测量方法可能也不尽相同，但其本质也。
动态对比度与真正的对比度是两个不同的概念，一般同一台液晶显示器的动态对比度是实际对比度的3-5倍。
所以，动态对比度也不过就是厂商所玩的数字游戏，并没有实际意义。
目录1.2.3.4.5.1.2.3.展开1.2.3.4.5.1.2.3.展开动态对比度的概述目前主流液晶显示器的对比度大多集中在50000：1至70000：1的水平上。
部分一线品牌，如华硕、三星、LG等厂商的产品对比度则达到80000:1甚至100000:1。
而公司Brightside推出的采用LED背光技术的DR-37P超高动态范围液晶显示器居然号称拥有200000：1的超高对比度，真是令人有点瞠目结舌了。
2009年9月22日，ViewSonic优派推出全球首款1千万：1动态对比度液晶显示器 - VX1932wm，从此，动态对比对升级大战开始了。
到现在为止，Acer宏碁已经推出了1亿：1动态对比度的显示器。
动态对比度知识对比度基本定义基本定义：对比度简单些的定义是显示器的白色亮度与黑色亮度的比值。
比如一台显示器在显示全白画面（255）时实测亮度值为200cd/㎡，全黑画面实测亮度为0.5cd/㎡，那么它的对比度就是400：1。
对比度的作用影响：对比度定义为白色亮度与黑色亮度的比值，由此定义我们不难发现：相同白色/黑色亮度下，对比度越高画面层次感更加鲜明。
由对比度的基本定义以及影响我们可以看到，对比度参数越高，我们获得的画面层次感视觉感受越强，但是在“动态对比度”这个概念推出之后，实际情况并不是“动态对比度”适合日常生活中所有实际应用情况。
不同的测试方法会有不同的对比度结果由于测试全白和全黑画面时候的情况不一样，得出的对比度结果会有可能不同，因此这里就牵扯到一个测试标准问题，目前我们日常生活中所见到的测试对比度的方法主要有两种。
QC小组活动中的效果检查
表１新闻纸灰份变化调查结果
时间 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月
灰份 （％）
７
６
６
采取对策前
６
７
７
实施对策中
“
１２
１１
对策实施后
完毕．便可以检查活动中采取的措 施是否产生了菲预期副作用。
２．检查内容。①对其他特性值、 项目、下道工序等是否带来了副作 用；②对环境是否造成污染或破坏。 ③对顾客是否有影响，如安全性、 可靠性，使用成本增加等。（多对管 理是否产生负张定量直方圈
４５．５ ４６，５‘７．Ｓ ４Ｓ．５ ４毫５∞．５ ５１．５ ５２．５ 定■（香）
圈１５ ｌ群生产线纸张定量直方图
特性值“交货水份”处于受控状态．见 图１７。
（三）非预期效果检查（副作用）。 １．检查时机。现状改进效果检查
一项是“增加辅助材料 滑石粉的用量”．此措施 实施后对平滑度提高效 果较为明显，但在非预
从图１５得知。现状改进效果明
图９
图ｌＯ ８２
●＿一
一
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图１１
图１２
显，直方图图形正常。与公差比较较 为理想，纸张定量平均下降了２．１ｌ，平 均值基本与公差要求中心一致。
（３）运用控制图检查现状改进效 果。
运用控制图检查现状改进情况， 主要看控制图中的点子序列是否随 机．有没有异常情况。与现状比．
ＱＣ小组平台
迸情况。小组达到了设定的目标。 还需要进一步检查这个目标是不是 通过小组努力，改变现状实现的。 因为小组目标的实现．可能存在与 小组努力无关的原因所致，如物价、 气候．如小组活动是解决Ａ缺陷， 将某零件不合格率降低到２％．最后 结果可能是其他原因或其他人解决 了Ｂ缺陷致使某零件不合格率降低 到了２％。所以必须检查现状存在的 症结问题是否得到改进。其三，非 预期效果（副作用）检查。小组虽 然已经达到了目标，但在采取措施 的过程中是否造成了非预期副作用． 如对环境、对下道工序或其他特性 值的影响、资源消耗上升等等．所 以在效果检查阶段还应该对非预期 效果（副作用）进行检查，发现的 问题可以作为下一个ＰＤＣＡ循环的课 题。其四，经济效益。Ｑｃ小组活动 不强调经济效益．但产生了经济效 益时，必须如实计算。其五，社会 效益。通过小组活动给利益相关方 带来的收益，包括社会、顾客、员 工、股东、供应商等。小组成员自 身得到的收获，则在总结阶段进行。