数据可靠性性解读系列总结复习课程
报告中的数据可靠性和有效性分析
报告中的数据可靠性和有效性分析导言：数据在现代社会中扮演着重要的角色，不论是科学研究、商业决策还是政府管理，数据的可靠性和有效性都是至关重要的。
在撰写报告时，我们需要对所使用的数据进行可靠性和有效性分析，以确保报告的准确性和可信度。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析和数据解释等方面进行详细论述，旨在探讨报告中数据的可靠性和有效性。
一、数据收集的可靠性和有效性分析1.1 数据来源的可靠性在进行数据收集时，数据来源的可靠性是首要考虑的因素之一。
我们需要选择可信度高且具有信誉的数据来源，例如权威的统计机构、科研机构或专业的调查公司。
此外，我们还需要对数据采集过程进行监测和审核，以确保数据的准确性和真实性。
1.2 数据采样的有效性针对大规模数据的情况，我们通常采用采样的方式进行数据收集。
在进行采样时，我们需要确保样本的代表性，以尽可能减小采样误差。
采样方法应科学合理，并基于统计学原理进行设计，使得样本能够准确地反映总体的特征。
1.3 数据收集的可靠性检验数据的可靠性不仅体现在数据来源的可信度上，还体现在数据收集过程的严谨性和准确性上。
我们可以通过重复抽样、回溯调查或专家评估等方法，对数据进行可靠性的检验。
此外，及时发现和排除数据收集中的错误和偏差也是保证数据可靠性的重要环节。
二、数据处理的可靠性和有效性分析2.1 数据清洗的可靠性数据清洗是在数据收集之后的一个重要环节，旨在对数据进行筛选、排除脏数据和纠正错误数据。
我们需要设计合理的数据清洗流程，并确保数据清洗过程的可靠性。
通过数据清洗的过程，我们可以提高数据的准确性和一致性，进一步保证数据的可靠性。
2.2 数据质量的评估和控制数据质量的评估和控制是数据处理的一个重要环节。
我们可以通过建立数据质量评估指标体系，对数据的准确性、完整性、一致性和时效性等进行评估。
同时，也应制定相应的数据质量控制措施，确保数据的质量达到可靠和有效的要求。
2.3 数据转换和归一化在进行数据处理的过程中，可能需要对数据进行转换或归一化。
数据可靠性：数据原始一致性
数据可靠性：数据原始一致O（Original）原始的世界卫生组织（WHO）在其数据可靠性（DI）指南附件一中对“O 原始的”定义是“原始的数据包括为完全重现药品质量管理规范活动的实施所需的第一时间捕捉的或从源头捕捉的数据或信息和所有后续数据”。
ISPE《记录与数据可靠性指南》表达为“原始数据是数据的第一次记录，或保存内容或含义的“真实副本”。
当然这里的原始数据既包含由人感官获得并记录的人工纸质数据，也包括依靠仪器监测或系统处理的电子数据。
CFDA《药品数据管理规范》（征求意见稿）关于原始数据要求的条款：第二十二条【要求】原始数据的管理至少符合以下要求：一）原始数据应当经过审核；二）原始数据或真实副本应当按照规定的期限保存；三）原始数据在保存期内应当容易获得和读取。
原始记录的审核与保留问题，一直是很多企业比较薄弱或者容易暴露问题的地方。
综合评估主要有如下几个方面：∙没有对原始数据及相关元数据进行审核（如：某公司仅基于打印出来的图谱、曲线等进行签字放行，而没有审核电子的原始信息；某公司声称做了原始数据审核，但是在纸质签字的日期时间段里并没有找到对应签字人在系统的访问审核信息）∙原始数据的信息和最终用于放行决策的信息不对应（如：某公司采用员工在现场记录的数据用于批记录，而实际上这些数据都是通过计算机化系统实现采集与存储的，为了不体现“超标”数据，现场员工会将数据“修饰至合格”从而避免中断生产或启动偏差调查，在此情况下造成电子原始数据和纸质放行数据不对应）∙没有按要求保留电子原始数据或其真实副本（如：某公司出于有意或无意的原因，未保留电子原始信息）∙原始数据在保存期内不能保证其可读性与可恢复性（如：某公司由于系统升级兼容性问题，导致旧系统的数据在新系统无法访问；某公司没有定期进行数据的恢复测试，在检查时当要求查看某数据时无法恢复打开）和前面分享的“ L（Legible）” 及“ C（Contemporaneous）” 等属性的解读方式一样，我们需要从纸质记录和电子记录不同的要求和期望来对同步记录进行解读。
数据可靠性性解读系列总结
数据可靠性性解读系列总结1. 数据可靠性其实并不是一个新的要求，一直是制药行业质量体系的基础，不要一说到数据可靠性，就想到计算机化系统。
2. 数据可靠性从企业层面而言，很重要的是企业的文化以及企业的诚信。
3. 打印出的东西往往并不可靠，企业应该逐渐转变自己的思路与行为方式。
4. 做数据可靠性的本源一定要回到对产品质量的关注上，不要单纯为了数据可靠性，花很多无用的精力在系统的升级上。
5. 在数据管理上花费的努力和资源应该和产品的质量风险相符合，同时也要平衡其他质量保证要素，任何所谓的零风险从科学角度去讲都是不可能的。
6. 关注数据可靠性问题应该更关注宏观系统层面的问题，而不要将偶然的文件记录错误或者不好的文件记录行为上升到数据可靠性的高度。
7. 自动化设备的数据可靠性目前似乎还没有引起太大的关注，目前大多数都集中在实验室，从产品质量的角度，自动化设备的数据可靠性问题往往是有可能直接影响产品质量的。
8. 质量源于设计，数据可靠性也源于设计。
9. 数据可靠性的设计体现在两个方面，计算机化系统的设计以及流程的设计。
10.软件升级不是简单的One Click，需要更新你的用户需求，需要通过变更进行评估，需要进行必要的测试，而且这还仅限于项目阶段，正常运维阶段会有更多的要求。
11.没有审计跟踪的软件并不是现在一定就不能用了，但需要进行相应的风险管理。
12.如果已经实施了电子系统或计算机化系统，不要再退回到纸质的模式，数据可靠性的要求同样适用于电子记录和纸质记录。
13.数据有两种产生的形式，一种是人工观察，手工记录在纸质记录上，另一种是设备中的电子记录，电子记录又细分为两种形式，没有相对结构的文件（Flat File）和数据库文件（Database File）。
14.于纸质记录修改的要求，同样也适用于电子记录，实现的形式就是审计跟踪。
15.在系统需求中就应该明确对审计跟踪有什么样的要求，至少包括修改人、修改时间，修改前后的内容这三个方面，这些适用于纸质记录的要求，同样适用于电子记录的审计跟踪。
数据的分析复习课(可用)
记录时间点或时间间隔 的数据，如股票价格、
气温等。
空间数据
描述地理位置和空间位 置的数据，如地图、 GPS坐标等。
数据收集
01
02
03
04
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数 据。
观察法
通过观察记录数据，如市场调 研、实验等。
数据库查询
从数据库中提取数据，如数据 库查询语言SQL。
数据挖掘
从大量数据中挖掘有价值的信 息。
数据的分析复习课
目录 Contents
• 数据分析基础概念 • 数据分析方法 • 数据分析工具 • 数据可视化 • 数据分析应用场景 • 数据分析挑战与伦理问题
01
数据分析基础概念
数据类型
数值型数据
类别型数据
时间序列数据
包括连续型和离散型， 如年龄、收入、身高、
体重等。
如性别、学历、职业等， 通常用于分类和编码。
数据不准确
数据在收集、处理和存储过程中 可能会发生错误或偏差，导致数
据不准确。
数据缺失
由于各种原因，如遗漏、未记录 或未收集，数据中可能存在缺失
值。
数据不一致
不同来源或不同时间的数据可能 存在不一致性，需要进行数据清
洗和整合。
数据隐私和伦理问题
侵犯隐私
在数据分析过程中，如果未经个人同意或违反法 律规定，披露个人敏感信息，则可能侵犯隐私。
纠正偏见
采取措施识别和纠正数据中的偏见，以确保数据分析结果的公平性 和公正性。
THANKS
Python拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行数 据导入、清洗、处理、分析和可视化等操作。
Python还支持多种编程范式，如面向对象编程和函数式编程，具有灵活性和可扩展 性，方便用户进行复杂的数据分析。
论文中的数据分析方法和结果解读的客观性和可信性的内部和外部验证
论文中的数据分析方法和结果解读的客观性和可信性的内部和外部验证数据分析是科学研究和学术论文中不可或缺的一部分。
数据分析的可信性和客观性是确保研究结果有效性和可重复性的关键方面。
在本文中，我们将探讨数据分析方法和结果解读的客观性和可信性，以及如何进行内部和外部验证。
一、数据分析方法的客观性和可信性在论文中使用的数据分析方法应该具备客观性和可信性。
客观性是指分析方法应该基于科学原则，不受主观偏见的影响。
可信性是指分析方法应该是可靠、稳定且有效的。
为了确保数据分析方法的客观性，研究人员需要选择适当的统计方法和模型，以及合适的数据收集和处理方法。
在选择统计方法时，应根据研究的具体目的和数据类型来确定。
此外，还应对数据进行严格的统计检验和验证，以了解所使用方法的适用性和可靠性。
另一方面，为了提高数据分析方法的可信性，研究人员应该重视数据的来源和采集过程。
在数据收集阶段，应使用合适的采样方法来获取具有代表性的样本。
此外，还应对数据进行质量控制，例如检查数据的完整性和一致性，排除异常值等。
总之，数据分析方法的客观性和可信性是确保研究结果有效性的基础。
通过选择适当的方法和关注数据的质量，可以提高数据分析的客观性和可信性。
二、数据结果解读的客观性和可信性除了数据分析方法的客观性和可信性外，结果解读的客观性和可信性也是非常重要的。
数据结果解读应该基于事实和证据，而不是主观偏见。
为了确保结果解读的客观性和可信性，研究人员需要进行严格的统计分析，并避免错误的解读和推断。
在结果解读过程中，应注重结果的可重复性和一致性。
如果可能的话，可以进行多次独立的分析，以确保结果的稳定性和一致性。
此外，为了增加结果解读的客观性和可信性，研究人员应该进行合理的讨论和解释。
讨论应基于数据和分析的事实，而不是个人主观看法。
解释应遵循科学规范，并尽量避免主观臆断。
三、内部验证和外部验证内部验证和外部验证是确保数据分析方法和结果解读客观性和可信性的重要手段。
论文写作中的数据可靠性与有效性
论文写作中的数据可靠性与有效性数据可靠性与有效性在论文写作中扮演着至关重要的角色。
合理选择并运用可靠、有效的数据是保证学术研究成果具有科学性和说服力的关键。
本文将从数据的来源、采集、处理与分析四个方面探讨论文写作中的数据可靠性与有效性问题，并提出一些解决方法和注意事项。
一、数据来源在论文写作中，数据的来源必须可靠。
一方面，学术期刊、正规出版物、学术会议等被广泛接受的出版机构是数据获取的重要来源。
这些机构通常对数据的来源和采集方法进行严格的筛选和审核，保证其可信度。
另一方面，互联网是近年来常用的数据来源之一，但需要谨慎对待。
学者在使用互联网数据时，需注意其来源是否可靠、数据是否经过验证以及是否有权威机构对其进行认可。
二、数据采集数据采集是论文写作过程中不可或缺的环节。
在采集数据时，应该确保数据的全面性和准确性。
全面性意味着数据应该涵盖研究对象的相关方面，避免遗漏关键信息。
准确性则要求数据采集过程中要严格遵循科学的方法，确保数据的真实性。
同时，应充分考虑样本大小和样本的代表性，以避免数据的局限性。
三、数据处理数据处理是将采集到的原始数据进行整理、分析和解读的过程。
在数据处理过程中，应该尽量避免主观偏见和数据篡改的情况。
合理的数据处理方法包括统计分析、图表呈现等，同时可以使用专业的数据处理软件进行辅助，提高数据处理的准确性和可靠性。
此外，数据处理过程中应注意数据的一致性和逻辑性，以确保数据在论文中表达思想和结论的一致性。
四、数据分析数据分析是在数据处理的基础上，通过专业的统计方法、实证研究等手段对数据进行深入分析的过程。
在数据分析中，应注意技术的合理性和有效性。
首先，选择适当的统计方法和模型，以确保数据分析的科学性和可靠性。
其次，要对结果进行合理解读，避免片面的、不准确的结论。
最后，可以通过对数据的敏感性分析、模型检验等方法来验证数据的有效性和稳定性。
综上所述，数据可靠性与有效性是论文写作中不可忽视的关键问题。
可靠性第一章复习总结
1. 可靠性与可靠度的区别可靠性：产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。
可靠度：产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的概率。
即： 可靠度是可靠性的概率表示，用概率来度量产品的可靠性时就是产品的可靠度。
2. 可靠性的五个因素① 产品：指研究对象。
② 规定条件③ 规定时间④ 规定的功能⑤ 能力3. 可靠度与不可靠度可靠度：产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的概率，通常以R 表示。
不可靠度(失效概率)：产品在规定的条件下和规定的时间内不能完成规定功能的概率，又称为失效概率，记为F 。
4. 失效概率密度对不可靠度函数F(t)求导，则得失效密度函数f(t),也称为故障密度函数。
5. 失效率失效率(故障率)：工作到某时刻t 时尚未失效(故障)的产品，在t 时刻以后的下一个单位时间内发生失效(故障)的概率。
失效率的观测值为：在某时刻t 以后的下一个单位时间内失效的产品数与工作到该时刻(t)尚未失效的产品数之比。
设有N 个产品，从t=0开始工作，到时刻t 时产品的失效数为n(t),而到时刻(t+Δt)时产品的失效数为n(t+Δt),即在Δt 时间内失效了Δn(t)=n(t+Δt)-n(t)个产品，则在[t,t+Δt]区间内的平均失效率tt n N t n t t n N t n t t n t ∆-∆=∆--∆+=)]([)()]([)()()(λ 而当N →∞，Δt →0时，有瞬时失效率，简称失效率 t t n N t n (t)λλ(t)Δt N Δt N ∆-∆==→∞→→∞→)]([)(lim lim 00dtt R d t R t R dt t dR R dt F t )(ln )()(f )t (/)()t (/)t (d )(-==-==λ 因失效率λ(t)是时间t 的函数，故又称它为失效率函数平均失效率的积分式表示为⎰=tdt t t t 0)(1)(m λ6. 失效率曲线(浴盆曲线)的三个阶段及各自对应类型和各自失效原因失效率曲线一般可分为递减型失效率DFR 曲线，恒定型失效率CFR 曲线，递增型失效率IFR 曲线。
《计算机安全基础教程》复习资料
《计算机安全基础教程》复习资料1.信息安全的基本属性：保密性、完整性、可用性、可靠性、不可抵赖性2.常用的网络命令：ipconfig：当使用IPConfig时不带任何参数选项，那么它为每个已经配置了的接口显示IP 地址、子网掩码和缺省网关值。
netstart：用于显示与IP、TCP、UDP和ICMP协议相关的统计数据，一般用于检验本机各端口的网络连接情况。
ping (Packet Internet Grope)：因特网包探索器，用于测试网络连接量的程序。
Ping 发送一个ICMP回声请求消息给目的地并报告是否收到所希望的ICMP回声应答。
arp：（地址转换协议）arp是一个重要的tcp/ip协议，并且用于确定对应ip地址的网卡物理地址。
tracert：当数据报从你的计算机经过多个网关传送到目的地时，tracert命令可以用来跟踪数据报使用的路由（路径）。
3.主动攻击：非法入侵者主动向系统窜扰，采用删除、更改、增添、重放、伪造等手段向系统注入假消息，以达到损人利己的目的。
比如：比如远程登录到指定机器的端口25找出公司运行的邮件服务器的信息；伪造无效IP地址去连接服务器，使接受到错误IP地址的系统浪费时间去连接哪个非法地址。
被动攻击：对一个密码系统采取截获密文进行分析。
比如：嗅探以及信息收集等攻击方法｡4.计算机系统的物理安全：又称实体安全，是保护计算机设施（含网络）以及其他媒体免遭地震、水灾、火灾、有害气体和其他环境事故（如电磁污染等）破坏的措施、过程（中华人民共和国公共安全行业标准GA163-1997）。
5.黑客的定义：是指对计算机信息系统进行非授权访问的人员。
6.DDOS：分布式拒绝服务，是一种基于DOS的特殊形式的拒绝服务攻击，是一种分布协作的大规模攻击方式，主要瞄准比较大的站点，像商业公司、搜索引擎和政府部门的站点等。
7.嗅探器定义：是一种在网络上常用的收集有用信息的软件，可以用来监视网络的状态、数据流动情况以及网络上传输的信息。
注册可靠性工程师考试必备复习资料
一、可靠性概论1、1 可靠性工程的发展及其重要性1、可靠性工程起源与第二次世界大战(日本,齐藤善三郎)。
20世纪60年代就是可靠性全面发展的阶段,20世纪70年代就是可靠性发展步入成熟的阶段,20世界80年代就是可靠性工程向更深更广的方向发展。
2、1950年12月,美国成立了“电子设备可靠性专门委员会”,1952年8月,组成“电子设备可靠性咨询组(AGREE),1957年6月发表《军用电子设备可靠性》,标志着可靠性已经成为一门独立的学科,就是可靠性发展的重要里程碑。
3、可靠性工作的重要性与紧迫性:①武器装备的可靠性就是发挥作战效能的关键,民用产品的可靠性就是用户满意的关键②成为参与国际竞争的关键因素③就是影响企业盈利的关键④就是影响企业创建品牌的关键⑤就是实现由制造大国向制造强国转变的必由之路。
4、可靠性关键产品就是指一旦发生故障会严重影响安全性、可用性、任务成功及寿命周期费用的产品、价格昂贵的产品。
1、2 可靠性定义及分类1、产品可靠性指产品在规定的条件下与规定的时间内,完成规定功能的能力。
概率度量成为可靠度。
2、寿命剖面就是指产品从制造到寿命终结或退出使用这段时间内所经历的全部事件与环境的时序描述,包含一个或几个任务剖面。
任务剖面就是指产品在完成规定任务这段时间内所经历的事件与环境的时序描述。
3、产品可靠性可分为固有与使用可靠性,固有可靠性水平肯定比使用可靠性水平高。
产品可靠性也可分为基本可靠性与任务可靠性。
基本可靠性就是产品在规定条件下与规定时间内无故障工作的能力,它反映产品对维修资源的要求。
任务可靠性就是产品在规定的任务剖面内完成规定功能的能力。
同一产品的基本可靠性水平肯定比任务可靠性水平要低。
1、3 故障及其分类1、故障模式就是指故障的表现形式,如短路、开路、断裂等。
故障机理就是指引起故障的物理、化学或生物的过程。
故障原因就是指引起故障的设计、制造、使用与维修等有关的原因。
2、非关联故障就是指已经证实未按规定的条件使用而引起的故障,或已经证实仅属某项将不采用的设计所引起的故障,关联故障才能作为评价产品可靠性的故障数。
质量管理与可靠性复习资料及课后习题答案
第一章现代质量管理概述1.什么是质量？如何理解质量的概念？质量：是指产品、体系或过程的一组固有特性满足顾客和其他相关方要求的能力（程度）。
理解：①质量可存在于各个领域或任何事物中。
②质量由一组固有特性组成。
③满足要求是指应满足明示的、通常是隐含的、或必须履行的需要和期望。
④质量的“动态性”。
⑤质量的“相对性”。
⑥比较质量的优劣时应在同一“等级”的基础上进行比较。
2.产品质量包括哪些？是指产品的一组固有特性满足要求的程度。
产品是过程的结果，它包括服务(如运输)、硬件(如机械零件)、流程性材料(如润滑油)、软件(如程序)或其组合。
3.何为广义质量？何为狭义质量？狭义质量：指的是仅仅从用户的角度去看质量，即性能、可信性、安全性、外观、经济性、可靠性、服务等。
广义质量：不仅从用户的角度去看质量，同时还应从社会的角度去理解，如是否环保等。
4.何为工作质量？产品质量、过程质量与工作质量之间有什么关系？工作质量：是指企业生产经营中各项工作对过程、产品和服务质量的保证程度。
取决于人的素质，包括质量意识、责任心、业务水平等。
过程：是将输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活动。
过程质量：是指过程的固有特性满足要求的程度。
包括：规划过程质量、设计过程质量、制造过程质量、使用过程质量、报废处理过程质量等。
服务：是指为满足顾客的需要，供方和顾客之间接触的活动以及供方内部活动所产生的结果。
服务质量：是指服务的固有特性满足要求的程度。
服务的特性如：反应速度、服务能力、信誉、及时提供配件等。
5.质量工程发展各个阶段各有什么特点？①质量检验阶段（事后检验阶段）这一阶段的质量管理仅限于质量的检验，依靠检验挑出不合格品。
②统计质量控制阶段③全面质量管理阶段。
④计算机辅助质量管理阶段。
6.何为寿命循环周期质量？一个产品的寿命总是有限的，它从“摇篮”到“坟墓”，再到“转生”，陈伟产品的寿命周期循环。
在产品寿命周期循环的各个阶段，都会有大量的质量活动，称为产品的寿命循环质量。
《可靠性工程》复习总结
可靠性工程》复习总结一、名词、术语解释（1）可靠性的概念（经典定义；“狭义可靠性”）：产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力；这种能力以概率表示，故可靠性又称：可靠度。
（2）有效性：可维修产品在某时刻具有维持规定功能的能力。
（3）维修性：在规定条件下使用的产品在规定的时间内，按规定的程序和方法进行维修时，保持或恢复到能完成规定功能的能力。
（4）上述（1）、（3）合起来称为（2）。
（5）贮存寿命：在规定的贮存条件下，产品从开始贮存到丧失其规定功能的时间。
（6）可靠性三大指标：狭义可靠性、有效性、贮存寿命。
（7）产品的可靠性：指产品全寿命周期的可靠性，与设计、制造、使用密切相关。
（8）各个阶段对可靠性的影响大小：1）设计：50%——60%；2）制造：20%——30%（固有可靠性）；3）使用：20%——30%（使用可靠性：与安装、操作使用、维修保障有关）。
（9）综合性：包括耐久性、无故障性、维修性、可用性、保障性、经济性。
（10）故障树分析法（FTA）：由上而下，假设系统失效，分析其可能的原因。
FTA以顶事件（系统不希望发生）为分析目标，逐层向下推溯所有可能的原因，且每层推溯其直接原因，从而找出系统内可能存在的元件失效、环境影响、人为失误以及程序处理等硬件和软件因素（各种底事件）与系统失效（顶事件）之间的逻辑关系，并用倒立树状图形表示出来。
再定性分析各底事件对顶事件发生影响的组合方式和传播途径，识别可能的系统故障模式，以及定量计算这种影响的轻重程度，算出致使系统失效的概率。
故障树分析法（FTA的优缺点：优点：加深对系统的全面了解，能用于研究特殊的故障问题；可研究环境及人为失误等因素的影响；是一种图示的分析方法，是逻辑推理方法；可进行定性与定量分析；能给设计、使用及维修提供改进、故障诊断的工具。
缺点：工作量大，时间、经济消耗大；结果不易检查，容易有疏忽或遗漏；对多态事件难以处理，对储备和可修复系统难以分析。
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一、可靠性概论1.1 可靠性工程的发展及其重要性1、可靠性工程起源与第二次世界大战（日本，齐藤善三郎）。
20世纪60年代是可靠性全面发展的阶段，20世纪70年代是可靠性发展步入成熟的阶段，20世界80年代是可靠性工程向更深更广的方向发展。
2、1950年12月，美国成立了“电子设备可靠性专门委员会”，1952年8月，组成“电子设备可靠性咨询组（AGREE），1957年6月发表《军用电子设备可靠性》，标志着可靠性已经成为一门独立的学科，是可靠性发展的重要里程碑。
3、可靠性工作的重要性和紧迫性：①武器装备的可靠性是发挥作战效能的关键，民用产品的可靠性是用户满意的关键②成为参与国际竞争的关键因素③是影响企业盈利的关键④是影响企业创建品牌的关键⑤是实现由制造大国向制造强国转变的必由之路。
4、可靠性关键产品是指一旦发生故障会严重影响安全性、可用性、任务成功及寿命周期费用的产品、价格昂贵的产品。
1.2 可靠性定义及分类1、产品可靠性指产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力。
概率度量成为可靠度。
2、寿命剖面是指产品从制造到寿命终结或退出使用这段时间内所经历的全部事件和环境的时序描述，包含一个或几个任务剖面。
任务剖面是指产品在完成规定任务这段时间内所经历的事件和环境的时序描述。
3、产品可靠性可分为固有和使用可靠性，固有可靠性水平肯定比使用可靠性水平高。
产品可靠性也可分为基本可靠性和任务可靠性。
基本可靠性是产品在规定条件下和规定时间内无故障工作的能力，它反映产品对维修资源的要求。
任务可靠性是产品在规定的任务剖面内完成规定功能的能力。
同一产品的基本可靠性水平肯定比任务可靠性水平要低。
1.3 故障及其分类1、故障模式是指故障的表现形式，如短路、开路、断裂等。
故障机理是指引起故障的物理、化学或生物的过程。
故障原因是指引起故障的设计、制造、使用和维修等有关的原因。
2、非关联故障是指已经证实未按规定的条件使用而引起的故障，或已经证实仅属某项将不采用的设计所引起的故障，关联故障才能作为评价产品可靠性的故障数。
可靠性工程每章基本概念及复习要点
复习要点：❖可靠性❖广义可靠性❖失效率❖MTTF（平均寿命）❖MTBF（平均事故间隔）❖维修性❖有效性❖修复度❖最小路集及求解❖最小割集及求解❖可靠寿命❖中位寿命❖特征寿命❖研究可靠性的意义❖可靠性定义中各要素的实际含义❖浴盆曲线❖可靠性中常见的分布❖简述串联系统特性❖简述并联系统特性❖简述旁联系统特性❖简述r/n系统的优势❖并－串联系统与串－并联系统的可靠性关系❖马尔可夫过程❖可靠性设计的重要性❖建立可靠性模型的一般步骤❖降额设计的基本原理❖冗余(余度)设计的基本原理❖故障树分析优缺点广义可靠性：包括可靠性、维修性、耐久性、安全性。
可靠性:产品在规定时期内规定条件规定的时间完成规定功能能力。
耐久性：产品在规定的使用和维修条件下，达到某种技术或经济指标极限时，完成规定功能能力。
安全性：产品在一定的功能、时间、成本等制约条件下，使人员和设备蒙受伤害和损失最小的能力可靠度R(t)：产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能的概率累积失效概率F(t)：也称不可靠度，产品在规定条件下和规定时间内失效的概率失效概率密度f(t)：产品在包含t的单位时间内发生失效的概率失效率λ(t):工作到t时刻尚未失效的产品，在该时刻t后的单位时间内发生失效的概率。
基本：实验室条件下。
应用：考虑到环境，利用，降额和其它因素的实际使用环境条件下。
任务：元器件在执行任务期间，即工作条件下的基本不可修产品平均寿命MTTF：指产品失效前的平均工作时间可修MTBF：指相邻两次故障间的平均工作时间，称为平均无故障工作时间或平均故障间隔时间维修性：在规定的条件下使用的可维修产品，在规定的时间内，按规定的程序和法进行维修时，保持或恢复到能完成规定功能的能力维修度M(t)：是指在规定的条件下使用的产品发生故障后，在规定的时间(0，t)内完成修复的概率。
修复率μ(t)：修理时间已达到某一时刻但尚未修复的产品在该时刻后的单位时间内完成修理的概率。
电力系统规划与可靠性-4-可靠性基础概要复习课程
❖ 以上两个函数之间有如下关系
Ft
t
0
f
tdt
f t dF t
dt
密度函数曲线下的总面积等于1
f(t)
F ( t0 )
t0
x
Hale Waihona Puke 故障率❖ 假设元件已工作到t时刻，则把元件在t以后的△t 微小时间内发生故障的条件概率密度定义为该元 件的故障率。
t lit m 0 1tP在 t,tt 期 间 故 障t以 前 正 常
平均无故障工作时间
❖平均无故障工作时间（MTTF, Mean time to failure）
❖ 是寿命的数学期望值
M T T F 0 t f t d t 0 t d R t t R t 0 0 R t d t
MTTF0Rtdt
Rt et
MTTF etdt1
0
元件故障特性及有关指标
电力系统规划与可靠性-4-可靠 性基础概要
元件和系统
❖ 可靠性经典定义：指一个元件或一个系统在预定 时间内和规定条件下完成其规定功能的能力。
❖ 由这个定义可知，可靠性有四个要素： ❖ 1、对象 ❖ 2、功能 ❖ 3、时间 ❖ 4、使用条件
元件和系统
❖ 电力系统可靠性，一般将对象区分为元件和系统 ❖ 元件：是构成系统的基本单位 ❖ 在一个具体的系统里，元件不能再分割。
f (x)是随机变量X的概率密度。
概率密度函数
1. 设X为一连续型随机变量，x 为任意实数，X的 概率密度函数记为f(x)，它满足条件
(1) f (x) 0
(2) f (x)dx 1
2. f(x)不是概率，是频数
概率密度函数
密度函数 f(x)表示X 的所有取值 x 及其频数f(x)
质量管理与可靠性工程复习(实际)
一、填空题1．质量是指一组（固有特性）满足要求的程度。
2．按可靠性是否由开发者控制来分固有可靠性和（使用可靠性）。
3．可靠性是指产品在给定的条件下和规定时间内，完成（规定功能的能力）。
理解可靠性的核心是规定条件、规定时间、规定功能及（产品的可靠性）四部分。
4．过程是一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的（活动）。
5．ISO 9000标准把质量特性定义为：产品、过程、或体系与要求相关的（固有特性）。
6．全过程质量管理强调必须体现两个思想，一是预防为主、不断改进的思想，二是（为顾客服务的思想）。
7．朱兰提出了质量管理三部曲，即质量策划、质量控制和（质量改进）。
8．质量改进是质量管理的一部分，它致力于增强满足（质量要求）的能力。
9．质量职能是指为了使产品具有满足顾客需要的质量而进行的（全部活动）的总和。
10．质量改进的基本程序是（PDCA循环）。
11．目标管理是一种以（自主管理）为核心的管理方法。
12．根据选题性质的不同，QC小组的活动分为“问题解决”和“（课题达成）”两种类型。
13．QC小组活动课题分为五种类型，即：现场型、服务型、攻关型、管理型和（创新型）。
14．QC小组活动的特点突出表现为明显的自主性、广泛的群众性、高度的民主性和严谨的（科学性）。
15．ISO 9001：2000标准将质量管理体系活动分为：管理职责、资源管理、产品实现和（测量分析和改进）四大过程。
16．质量检验最基本的作用是对下一过程及顾客的保证、对不合格出现的预防及（对全过程的监督）。
17.质量是指一组（固有特性）满足（要求）的程度。
18.产品质量特性包括：性能、（寿命）、可靠性、（安全性）和经济性。
19.服务质量特性一般包括：（功能性）、时间性、（安全性）、经济性、（舒适性）和文明性等6个方面。
20.产品的寿命是指产品在规定的使用条件下完成（规定功能）的工作（总时间）。
21.产品的经济性是指产品从（设计）、制造到整个产品使用寿命周期的（成本）和费用方面的特征。
深入解读可靠性工程可靠性工程师培训精要
深入解读可靠性工程可靠性工程师培训精要可靠性工程（Reliability Engineering）是一个管理系统的方法，旨在确保产品和系统在其设计寿命周期内能够提供既定的功能和性能。
在今天竞争激烈的市场环境中，制造商和服务提供商必须保证其产品和服务的可靠性，以满足用户的需求和期望。
为了培养专业可靠性工程师，他们需要接受全面而系统的培训，以理解并应用可靠性工程原则和技术。
本文将深入解读可靠性工程师培训的精要内容，以帮助读者了解该领域的重要性和培训的要点。
一、可靠性工程的基本概念可靠性工程是一门跨学科的工程学科，旨在确保产品在设计和制造的过程中能够满足特定的可靠性要求。
可靠性的定义是指系统在一定时间内能够保持正常运行的能力，而无需维修或更换关键组件。
可靠性工程师需要具备深入的技术知识和工程经验，以评估和改进产品的可靠性。
二、可靠性工程师的职责和技能要求可靠性工程师是公司中负责确保产品和系统可靠性的关键角色。
他们的主要职责包括：设计和开发产品可靠性测试计划、执行可靠性测试和分析、识别和解决产品设计中的潜在可靠性问题、与其他团队成员合作改进产品可靠性等。
为了胜任这一职责，可靠性工程师需要具备以下技能要求：1. 理解统计学原理：可靠性工程师需要熟悉统计学原理，以分析产品故障数据和更好地预测产品寿命。
2. 掌握可靠性工具和技术：可靠性工程师需要熟练掌握可靠性工具和技术，如可靠性预测、故障模式和影响分析（FMEA）、故障树分析（FTA）等。
3. 具备工程设计知识：可靠性工程师需要具备工程设计知识，以识别和解决产品设计中可能导致故障的问题。
4. 具备沟通和团队合作能力：可靠性工程师需要与其他团队成员合作，包括工程师、技术人员和管理层，以确保产品可靠性的改进。
三、可靠性工程师培训的核心内容为了培养合格的可靠性工程师，培训课程应涵盖以下核心内容：1. 可靠性基础知识：培训应介绍可靠性工程的基本概念、术语和原则，以帮助学员建立扎实的理论基础。
科学研究的正确方法数据质量与可靠性保证
科学研究的正确方法数据质量与可靠性保证科学研究的正确方法是确保数据质量与可靠性的关键。
在科学研究中，数据是建立理论和做出结论的基础，因此必须确保数据的准确性和可靠性。
本文将探讨科学研究中的正确方法，并介绍确保数据质量与可靠性的重要步骤。
一、科学研究的正确方法1. 研究设计与规划科学研究应该有明确的研究目标和问题，并进行系统性的规划和设计。
研究设计应包含合适的实验、采样和观察方法，以确保可靠的数据收集。
2. 数据收集与记录数据的收集过程需要标准化和规范化，以确保数据的一致性和可比性。
同时，研究人员应该组织好数据记录，并及时整理和备份数据，以防止数据丢失或损坏。
3. 数据分析与解释在数据分析阶段，科学研究应该采用合适的统计方法和分析工具，以确保对数据进行准确和合理的解读。
同时，结果的解释应该考虑其他可能的解释，并进行适当的讨论和说明。
二、数据质量保证的重要步骤1. 样本选择与招募样本选择是研究中的重要环节，应该遵循随机抽样的原则，以避免样本选择偏倚。
同时，在招募样本时，研究人员应该提供充分的信息和明确的要求，确保样本的质量和代表性。
2. 实验控制与对照在实验研究中，实验设计应该包含适当的对照组和实验组，以控制其他可能的影响因素。
同时，在实验进行过程中，应该严格控制实验条件，确保实验结果的可靠性和可重复性。
3. 数据验证与校正为了确保数据的准确性，研究人员应该进行数据的验证和校正。
这包括检查数据的一致性、逻辑性和合理性，以及进行异常值处理和缺失数据的处理。
4. 多重检验与验证在科学研究中，为了验证实验结果的可靠性和稳定性，应该进行多次重复实验或验证。
这样可以减少偶然误差的影响，提高结果的可信度。
5. 学术诚信与伦理规范科学研究应该遵循学术诚信和伦理规范，包括保护研究对象的权益、遵守研究伦理审查程序、及时和准确地发布研究成果等。
这些规范的遵守可以增加研究的可信度和可靠性。
总结：科学研究的正确方法是确保数据质量与可靠性的基础。
报告中对数据代表性和相似性的合理解释
报告中对数据代表性和相似性的合理解释1. 数据的收集与样本选择
- 样本选择的目的和原则
- 采样方法和样本大小的确定
- 如何保证样本的代表性
2. 数据的可信度和可靠性
- 数据的来源和采集方式
- 数据收集的过程中的常见误差和偏差
- 如何确保数据的可靠性和准确性
3. 数据的代表性与总体结构的关系
- 总体结构对数据代表性的影响
- 不同总体结构下样本的选择与推广
- 如何评估样本的代表性及其与总体结构的关系
4. 数据的相似性与变量的选择
- 变量的选择与数据的相似性
- 如何确定合适的变量进行数据分析
- 不同变量选择对数据分析结果的影响
5. 数据的相似性与样本的分组
- 如何根据数据的相似性进行样本的分组
- 分组的目的和方法
- 不同分组方式对数据结果的解读和比较
6. 数据的相似性与外部因素的考虑
- 外部因素对数据相似性的影响
- 如何控制和排除外部因素的干扰
- 在报告中如何合理解释数据相似性与外部因素的关系
总结：
对于报告中的数据代表性和相似性，合理解释是十分关键的。
在解释报告中的数据相关内容时，涉及到数据的收集与样本选择、数据的可信度和可靠性、数据的代表性与总体结构的关系、数据的相似性与变量的选择、数据的相似性与样本的分组以及数据的相似性与外部因素的考虑等方面。
只有合理解释这些关键点，才能使得报告中的数据更具说服力和可信度，为读者提供准确的信息和结论。
在实际应用中，需要根据具体情况灵活运用相关原则和方法，以确保数据的代表性和相似性得到合理解释。
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数据可靠性性解读系
列总结
数据可靠性性解读系列总结
1. 数据可靠性其实并不是一个新的要求，一直是制药行业质量体系的基础，不要一说到数据可靠性，就想到计算
机化系统。
2. 数据可靠性从企业层面而言，很重要的是企业的文化以及企业的诚信。
3. 打印出的东西往往并不可靠，企业应该逐渐转变自己的思路与行为方式。
4. 做数据可靠性的本源一定要回到对产品质量的关注上，不要单纯为了数据可靠性，花很多无用的精力在系统的
升级上。
5. 在数据管理上花费的努力和资源应该和产品的质量风险相符合，同时也要平衡其他质量保证要素，任何所谓的
零风险从科学角度去讲都是不可能的。
6. 关注数据可靠性问题应该更关注宏观系统层面的问题，而不要将偶然的文件记录错误或者不好的文件记录行为
上升到数据可靠性的高度。
7. 自动化设备的数据可靠性目前似乎还没有引起太大的关注，目前大多数都集中在实验室，从产品质量的角度，
自动化设备的数据可靠性问题往往是有可能直接影响产品质量的。
8. 质量源于设计，数据可靠性也源于设计。
9. 数据可靠性的设计体现在两个方面，计算机化系统的设计以及流程的设计。
10.软件升级不是简单的One Click，需要更新你的用户需求，需要通过变更进行评估，需要进行必要的测试，而且
这还仅限于项目阶段，正常运维阶段会有更多的要求。
11.没有审计跟踪的软件并不是现在一定就不能用了，但需要进行相应的风险管理。
12.如果已经实施了电子系统或计算机化系统，不要再退回到纸质的模式，数据可靠性的要求同样适用于电子记录和
纸质记录。
13.数据有两种产生的形式，一种是人工观察，手工记录在纸质记录上，另一种是设备中的电子记录，电子记录又细
分为两种形式，没有相对结构的文件（Flat File）和数据库文件（Database File）。
14.于纸质记录修改的要求，同样也适用于电子记录，实现的形式就是审计跟踪。
15.在系统需求中就应该明确对审计跟踪有什么样的要求，至少包括修改人、修改时间，修改前后的内容这三个方
面，这些适用于纸质记录的要求，同样适用于电子记录的审计跟踪。
16.数据库形式的电子数据系统设计时很容易实现电子记录的审计跟踪，常规的软件实现审计跟踪功能大多是基于数
据库形式。
17. 对于审计跟踪审核，应该侧重于法规要求的记录变化相关的审计跟踪。
18.在数据产生的阶段，配置的存储路径其实是很关键的一个步骤。
如果这个存储的路径可以被随意更改，对于数据
的长期保留是不利的，谁也不知道你在归档的时候会不会有数据的遗漏，或者数据是不是随时可以根据检查员的要求快速查找到。
19.千万不要在文件名里用上“Test”、“Try”、“试验样品”之类的关键词，这样会给审计官一个印象，你在测试的时候
不是按照规定的测试方法进行的测试，可能进行了一系列的Try Run，得到一些好的结果后再正式进样品。
20. 数据的保留（Retention）可能包括两个方面的内容归档（Archive）和备份（Backup）。
21. 归档既然是长期的，永久的保留数据，那么意味着需要定义一个可以进行数据归档的节点。
22.通常对于电子系统而言，备份的工作可以用特定的备份工具，定期执行系统的JOB来实现，系统在进行数据的
备份的时候才不会区分你是current data还是data in its final form呢，系统只会按你配置的路径去备份数据，当然可能会是全盘备份也有可能是增量备份。
23.长期的存储数据对于企业而言是一个不可忽略的成本，尤其是纸质的情况，不过电子数据相对好些，IT技术日益
发达，TB级别的存储器现在也很便宜，不过数据的长期保留必然会给企业带来额外的法律风险。
24.关于设备确认或者说计算机化系统验证两个最重要的概念就是“按照系统的预期用途进行确认（验证）Validate
for Intended Use”和“基于风险的方法Risk Based Approach”。
25.系统的确认（验证）可以做得简单些，但绝对不是说可以用日常的校准代替确认的过程。
26.数据可靠性问题除了蓄意的造假之外，容易出现错误的情况实际上就是在系统和系统之间传输的时候。
27. 企业千万不要去造假，这是不能碰的高压线，不要以为你修改了系统时间神不知鬼不觉，在专家眼里，一切都是
浮云。
28. 不要过于相信工艺自动化设备的时间显示功能，在批记录上尽可能从同一个可信的时间源记录时间，尤其要小心
上下游工艺设备上的时间，如果有工艺顺序要求的话，千万要小心后道工序设备显示的时间早于前道设备。
29. 对数据审核人员开放原始数据的权限实际上是说我们要转变我们使用数据的方式，不要再以纸质记录为最终的记
录了，如果需要审核数据直接到系统里去看，这长期看来是监管的趋势所向。
30. MHRA例举了两种可以代签或倒签的情况，原则是不增加产品的质量风险。
31. 原始数据是指数据最初产生的格式，在目前监管的趋势下，不保留原始数据，是有被开数据可靠性观察项的风险
的。
32.中国GMP为纸质记录开了一个口子，但并不是说你定义了主数据就可以将主数据认为是原始数据。
33. 计算机化系统的本质是为了支持业务流程，以满足特定的功能需求；
34. IT部门通常并不是数据所有人，IT部门并不能单独确定你的流程应该如何设计；
35. 数据所有人需要真正懂业务和法规要求，要懂一点儿计算机。
36. 第二人复核是个很有技术含量的活，并不简单是一个签名；
37. GMP的要求执行不严格，深层次的原因在于我们没有认真思考、分解我们的流程，识别出其中的风险点以及控
制点，并且没有很好进行风险降低和沟通。
38. 系统权限的设置应该确保系统操作人员所扮演的角色与职责相对应，权限控制可以实现数据可靠性要求中的
Attibutable的要求；
39. 权限的控制通常分为两个方面，操作系统层次的权限管理以及应用软件层次的权限管理；
40. 仅采用供应商的验证文件并不算严格意义上的计算机系统验证，保持系统的验证状态少不了企业自己质量体系内
的文件做为支撑；
41. 计算机系统验证很重要的一个概念是生命周期以及基于风险；
42. 企业必须对自己的设备或系统负责，不是供应商。