麦秸秆燃烧数据数值分析

摘 要

本文采用数理统计的方法对麦秸秆的燃烧热值数据进行分析，首先对燃烧数据进行适当整理，给出燃烧数据的频率和频数的分布表，并画出相应的直方图和折线图。其次，假定热值数据来自正态总体，对其进行参数估计，包括矩估计和最大似然估计，接着研究当数据不服从正态分布时的矩估计和最大似然估计。然后对其进行相应的区间估计，包括“方差2σ未知时数学期望μ的置信区间”和“数学期望μ，2σ均未知时方差2σ的置信区间”两种情况，当然这些区间估计都是都是建立在数据服从正态分布的情况下，如果热值数据不服从正态分布，要给出探求分布的方案。在接下来就是对其进行参数检验和非参数检验，参数检验包括：t 检验和-2χ检验，非参数检验就是指2χ拟合优度检验，最后给出相应的结论。

关键字：正态分布；参数估计；区间估计；假设检验

Abstract

In this article, we use the method of mathematical statistics to analyse the heat of combustion of wheat straw data. First tidying the data of combustion, giving the table about frequency and the frequency distribution from the number of combustion data, and drawing the corresponding histogram and line charts. Second, assuming that the calorific value of the data from the normal population, and the estimating parameters, including moment estimation and maximum likelihood estimation, then study them when the data does not follow a normal distribution . Then its corresponding interval estimates, including the variance unknown mathematical expectation of the confidence interval and mathematical expectation, confidence intervals are unknown variance both cases, of course, these intervals are estimated are based in data obey positive state distribution case, if the heat value data do not follow a normal distribution, to explore the distribution of the program is given. The next step is to its parametric tests and non-parametric tests, parametric tests including: t-test and test, nonparametric tests is the goodness of fit test, and finally gives the corresponding conclusions.

Key words:Normal distribution;Parameter estimation; Interval estimation; Hypothesis testing

目录

前言 (1)

1 采集样本及数据整理 (3)

1.1 数据的搜集方法及说明 (3)

1.1.1 数据分析用仪器 (3)

1.1.2 燃烧热值测试方法 (3)

1.2 燃烧数据整理 (4)

1.2.1 直观数据整理 (4)

1.2.2 频数和频率分布表 (5)

1.3 燃烧数据直方图 (6)

1.4 经验分布函数 (7)

2 假定总体服从正态分布，给出μ，2σ的估计 (8)

2.1矩估计法 (8)

2.2 最大似然估计 (8)

2.3 若总体不是正态分布请探求其参数估计，并写出方案 (9)

3 参数区间估计 (10)

3.1 方差2σ未知，求数学期望μ的置信区间 (10)

3.2 数学期望μ，2σ均未知，求方差2σ的置信区间 (11)

4 参数假设检验 (12)

4.1 样本统计数据的t检验 (12)

4.2 数据的2χ-检验 (13)

5 非参数假设检验（2χ拟合优度检验或K—S检验） (15)

5.1 2χ拟合优度检验或K—S检验 (15)

5.2拒绝的几种可能性 (17)

参考文献 (18)

前言

随着当今社会不断的发展，能源消耗越来越多，能源供给问题越来越严重，伴随而来的环境污染问题也逐步为人们所重视。理所应当的，寻求洁净、安全的可持续能源成为了人类目前的一个重大课题。

2006年1月11日，国务院总理温家宝主持召开常务会议，经过审议并原则通过《炼油工业中长期发展专项规划》和《乙烯工业中长期发展专项规划》。会议指出，炼油和乙烯工业还存在着资源供应能力不足、产业布局不合理、产业集中度低、技术创新能力不强、低水平生产能力过大以及企业及产业竞争力弱等问题。

专家指出，我国能源产业将长期面临供应乏力、浪费严重和结构畸形等诸多问题。2002年以来我国高能耗产业扩张速度惊人，但国内一次能源生产总量仅增长11%，其中原油只增长了 1.8%。今后几年，我国原油产量上限为 1.8亿t/a ~2.0亿t/a，而2020年估计消费量将高达5亿t，对外依存度将逾60%，高于美国目前50%的水平。石油短缺、油价飚升引发了替代能源热。

我国化石类能源储量中，煤炭占92%，石油 2.9%，天然气仅0.2%。因此，“煤制油”成为领头羊。号称“全球首个”的神华集团煤制烯烃工程也在包头奠基，包括项目煤制甲醇、甲醇制丙烯以及聚丙烯等。上述煤制油、煤制烯烃项目动辄投资数百亿元，需要相当长的周期回笼资金。

随着我国经济持续高速的发展，能源问题已经已成为制约我国经济社会可持续发展的瓶颈，而且其影响已然受到全世界的关注[1]。石油在世界能源消费中占主导地位，40多年来世界石油消费量已经增长了两倍多[2]。非洲石油炼制商协会曾公布过一份报告，称按现有的石油开产速度，全球石油储量将在2060年左右消耗殆尽。石油在我国的能源结构中，占有着特殊的地位，各行各业对它都有很强的依赖性，一旦出现供应危机，那么对于我国经济的影响将是致命的。近年来，随着全球石油价格的不断上涨和人们环保意识的提高，世界各国开始越来越多地关注生物质能转化技术[3]。

生物质能资源的储备丰富、可再生等优点使其越来越受到人们的广泛关注。