成都理工误差实验报告数据处理

实验报告

实验工作者：杜华学号：201206020108 实验日期：2014年3月31号实验名称：实验一：生产过程监控图的编制

实验目的：本实验通过对某化工厂正常生产过程中120次Hgcl2浓度的测定数据。

编制对生产过程中Hgcl2浓度的监控图，以保证最终产品质量。通

过本实验，让同学们一起理解误差的理论与意义，学会编制生产过

程监控图的方法

实验原理：一般情况下，很多工程测量与生产过程的参数值都是服从正态分布的随机变量，例如利用正常电子仪器在相同条件下对同一物理量重复

测量所获得的数据；化工生产过程中正常的浓度、温度值等等。因

此，我们可以依据服从正态分布的随机变量所具有特征，来实现对

这些测量值、或生产过程中的参数值“是否正常”的判断。这就是我

们建立监控图的基本思想。从这个意义上说，已经建立的监控图实际是一把

尺子，我们可以用它来度量每一个测量数据或生产参数是否正常。

根据正态分布理论，正常的测量值或生产过程中的参数值落入平均

值加减一倍，两倍，三倍均方差区间的理论概率值应该分别等于

68.26%，95.44%，99.73%；当我们只进行有限次测量时，获取数据

如果是正常的，超出平均值加减三倍均方差的区间可能性几乎是0。

因此，一旦检测数据超过平均值加减三倍均方差区间，我们就可以

判定，其为不正常数据，预示着生产过程出了问题，需进行调整从

而实现监控目的

实验设备：按有excel软件的电脑

实验步骤：

1．依据5.1.1所测量数据，统计平均值和标准差；

2.按平均值加减一倍，两倍，三倍标准差编制质量监控图；

3．将5.1.2监测数据标绘在所编监控图上：

4.分析6.1－6.11时间段中生产过程是否正常。

按三倍标准差理论，上午有五个数据不正常，它们分别是0.64，0.65，0.94，0.98 ，0.99

下午有两个数据部正常，它们分别是0.98 ，0.99

实验数据

表5.1.2 某化工产XXXX年6月1日至11日生产过程中HgCl2（g/L）浓度监测值

数据处理

平均值加减一倍两倍三倍

其概率统计表格如下

思考题解答：

1.监控图实质是什么理论构建的？这图件的主要作用是什么？

答：质量监控图实质是利用极限误差理论建立的。它能够直观观察生

产过程中影响产品质量的关键参数波动情况，从而可以及时获得调整

参数值时间，保证产品质量。此外，它也常用于监控仪器长期工作的

稳定性。

2.服从正态分布的随机变量具有什么特点？根据一批测量数据如何

判断其是否服正态分布？

答：（1）特点：对称性，单峰性，有界性，抵偿性。（2）先算其各自

的残余误差，然后画出残余误差的大致散点图，看其是否有服从正态

分布或有正态分布的趋势，若有，就可判断这批数据服正态分布。

3.一批测量数据落入其平均值加减一倍，两倍，三倍均方差区间的几

率与理论值相同吗？

答：不同。因为理论值是由测量次数足够多和测量误差为正态分布时

算出来的，此实验显然达不到这样的要求，只能逐步缩小这种差距。

4.为什么监控数据超过平均值加减三倍方差时必须调整生产流程工

艺或测量仪器？

答：因为监控数据超过三倍均方差的概率理论上只有0.3%，时相当

小的，此时有必要怀疑是由于生产流程工艺或测量仪器带来的系统误

差所造成的，所以此时就必须调整生产流程工艺或测量仪器

结论与心得体会：

结论：在极限误差理论下，可以建立符合要求的置信概率下的监控图，以此来监控生产过程中质量的波动情况，以保证产品质量

心得：我认识到了极限误差的实用性，其次，在实验中数据处理时要熟练掌握误差理论中的公式和其意义。

实验报告

实验工作者：杜华学号：201206020108 实验日期：2014年3月31号实验名称：实验二标准物质研制中离群值的剔除

实验目的：当测量数据中包含粗大误差时，该测量数据是不可以作为正常数据参加统计与处理的。因此，对一批测量数据处理的第一步，一定是对其

是否含有粗大误差做出判断。一般情况下，我们通常将含有粗大误差

的数据称为“离群数据”。

本实验采用我国在研制玄武岩标准物质时，由国内外16个实验室提

供的Th元素分析数据，采用两种以上粗大误差判别方法进行判断，

剔除含有粗大误差的离群数据，以提供最终可以用于Th元素定值的

正常数据。通过本实验，加深同学们对粗大误差判别方法的理解与应

用。

实验原理： 1.σ法判断粗大误差的原理

根据正态分布的理论，我们可以知道，正常测量数据大于平均数

加减3σ的概率是很小的，当测量次数足够大时，这个概率仅为

0.3％。换言之，落入平均数加减3σ之外区域的数据含有粗大误

差的概率为99.7％。所以，当测量数据落入平均数加减3σ之外

区域时，我们可以认定其含有粗大误差。

2.格罗布斯准则判断粗大误差的原理

逻辑上我们知道，对一列测量数据，最有可能含有粗大误差的数

据是该列数据中的极值（极大值或者极小值），而判定这些极值数

据是否含有粗大误差的依据依然是基于它们是不是落在某个置信

概率确定的g0倍均方差的区间内。在格罗布斯准则中，这个g0

值由格罗布斯临界值表（2.4.2）给出。测量次数不同，g0值不

同；置信概率不同，g0值也不同。

仪器设备：安装有EXCELL软件的计算机1台。

实验步骤：

1.对欲处理的数据进行了解和分析。

本实验中欲处理的数据是一组玄武岩标准物质定值数据。玄武岩标