浅谈统计技术在食品行业中的应用

周瑜晟【】中国检验认证集团重庆有限公司

刘磊【】重庆出入境检验检疫局

摘要通过对食品企业中统计技术的运用实例对直方图，柏拉图以及控制图的应用做出简单阐述，并对其如何在食品生产过程中被有效利用和结合应用的方法进行探讨，说明食品企业中运用统计技术的可行性。

关键词统计技术食品企业结合应用

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统计技术在我国食品行业中的应用现状

大多数食品企业管理者，仍习惯于传统式的经验管理方式，特别在食品行业人员工资待遇及素质偏低的情况下，由于统计技术的数据性和繁复工作的印象而让企业员工本能的拒绝。所以当生产过程中出现问题，有着比较丰富经验的员工好像总能抓住其矛盾，类似于设备陈旧，原料不合格或操作不当等原因来作为过程偏离的主要原因。忙碌的管理者也会比较倾向于接受这样的经验处理。而殊不知其实在经验的领导和归纳下，再加以数据收集的统计工作，更为严谨的分析结果就能够成为组织决策的有力根据。

发展食品行业中统计技术应用的意义

食品安全问题举国关注。更多的标准和法律法规被推出，大量的食品理化性质和卫生指标被设立来促进食品安全目标的落实。在此大环境下，再利用经验或者是粗放式的管理模式，会显得力不从心。同时，这种粗放式的管理模式必然与较低的产品质量水平相对应，在激烈的市场竞争中，利润逐渐萎缩，产品质量稳定性和口碑决定着食品企业的生存空间。转向精细化管理的过程中，统计技术应用的重要性和迫切性让企业和其管理者认识到统计技术在预测未来和推断总体质量水平，预防差错和缺陷产生，控制生产过程稳定产品质量等方面的应用的重要作用和意义。

开展统计技术应用的准备工作

其流程参见图一

图统计技术的应用程序

统计技术在食品企业中的应用实例

某调料生产厂家对其生产的水煮鱼调料内包装的质量有具体要求：调料净含量≥。而在实际生产过程中，内包装封袋后的质量检验中发现其净含量的数值大致分布在之间，有些小于的产品被作废，大于的包装显得浪费，如果内包装的质量能够稳定在之间，则可以在保证产品质量的同时减少酱料的损耗，从而节约生产成本并稳定流程。

其工艺流程能被简单的描述成如下图示：

直方图分析样品状态

针对内包装净含量的问题，目前并无任何数据支撑来说明产品状况。小于和大于的产品到底占总数中的多大的比例并不知晓。制作一个比较直观和客观的总体状况一览图就能达到事半功倍的效果。在此引入直方图来对生产状况进行分析。直方图()又称、。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。主要的使用意义：直观的显示质量特性的分布状况传递过程波动状态的信息便于确定在何处进行质量改进。茕桢广鳓鯡选块网羈泪镀齐。

按每小时抽样包，连续抽样小时进行数据收集和记录。同时保留所有样品以便于后期进一步分析。抽样结果如图所示。鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴縈诘。

图抽样结果记录

根据以上记录计算出相应特征值如下：

平均值：；中位数：；极差：；分组数：；组距：籟丛妈羥为贍偾蛏练淨槠挞。

第一组下限：

第一组上限（第二组下限）：

并计算出各组上下限下图所示：

图各组上下限结果

再根据原始数据的分布，计算在各个区间内的累积数值如图所示：

图原始数据在各区间内的累积数值

最后依据等工具来制作样本的直方图。如图所示。

图内包装质量统计数据直方图

可以从该直方图中清晰明确的看到数据的客观分布。首先其符合基本的正态分布规律，因此验证数据收集的有效性。同时可以直观的看出有个样品小于,占比，个样品大于，占比。总共的不符合样品占比，显然此数据证明该过程有很大的改进空间以便于以后减少不符合和降低成本。

柏拉图分析不合格原因

根据中的直方图可以直观的得出样品的状态以推断总体的大致状况。厂家决定着重分析的样品，因为这些内包装的质量距的临界量比较接近，有较大失误和不合格的可能。由直方图可以得出，该区间的样品数量为。分别对该区间的每包样品进行仔细检查，采用头脑风暴法并依据经验和检查结果得出导致质量较小的可能原因以及其所占百分比。得出以下结果如图所示。

图原因分析及其所占百分比

在此运用柏拉图来对所有可能原因进行分析以便于找出主要原因作为改进项目。柏拉图是根据归集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。柏拉图法（重点管理法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情、关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。

根据图的原因分析，对该项目进行制作柏拉图如图。

图内包装质量不足原因分析及比例示意图

明显得出造成内包装质量不足的主要原因是油多料少无辣椒颗粒。此两项占所有原因的。应作为主要原因来进行分析和处理。对于原因油多料少，分析结果为：油料分离，炒制时间不足。炒制间隙的清洗流程导致残留在管道中水分太多。对于原因无辣椒颗粒，分析结果为：辣椒粉碎程度不够，分布不均匀。

控制图评价和预测生产过程

根据柏拉图归纳出的主要原因而改进流程。首先将炒制时间由分钟增加为分钟。其次，将每锅炒制后的管道的烘干时间由分钟增加为分钟，同时整理管道内壁，确保无积水可能。最后，将辣椒粉碎时间由分钟增加为分钟，并加细粉碎筛网。之后运行作业流程，并按每小时抽样包，连续抽样小时进行数据收集和记录。得到数据如图所示贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷鯛汉。

图流程改进后抽样数据

面对众多的数据难以判断出其流程是否符合理想状态，并且不能明确样本数据特性，无法起到决策指导的作用。因此引入来对数据进行分析。统计过程控制（简称）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。在具体实用中有但不限于以下等方面的作用：对过程作出可靠的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生。因为每次抽样数量为，选用样本数量大并且精度最高的均值标准差控制图( —图)。将图中的数据输入到软件中自动生成以下图形，图内包装质量—图。

图内包装质量—图

由图可以看出，组数据中每组数据的平均值分布在之间。由平均值图可以看出，经过整改后的流程将内包装的质量控制在可接受范围内，标准差图点排列无缺陷，大大降低了重量少于的产品数量，并且将超重的样品数量进行了有限控制。比较流程整改前与整改后的图中最高

点的数据如图所示。

图流程整改前后最高数据点参数比较

由图可以得出，流程整改后样品间极差减小，标准差减小，其流程能力变强并且更稳定。最终可以得出流程整改成功的结论。

结论

统计技术的运用并不困难，特别是在科技发达的情况下，大部分的运算过程都可以被计算机所胜任，而以往统计技术被忽视的原因就是因为其复杂的计算。不过，因此凸显出数据收集的重要性。数据的真实性，准确性和及时性决定着统计技术应用的好坏。因而操作人员的培训和培养也显得同样重要。在掌握统计技术的基础上，根据各个企业自身的特点和行业的要求，量身打造符合自己要求的体系，对重要控制点和生产环节引入统计技术，提升总体能力，运用统计技术能够及时的反应出生产中的变化，并能根据其变化调整生产中的各个要素的水平，统计技术定能成为帮助企业发展的得力助手。

参考文献：

袁学成胡湘洪《统计过程控制()体系实施指南》中国标准出版社

钟伦燕《统计过程控制()技术原理和运用》电子工业出版社

张明玉周伟《统计过程控制与体系的结合应用》食品安全质量检测学报

姚伟艳《统计技术在食品企业中的应用》肉类工业

《审核员统计技术应用指南》中国计量出版社

廖永平《质量管理常用统计技术与方法》中国计量出版社

《精髓》中国邮电出版社

《》国家标准

统计学的认识

统计学的认识统计学是一门聚集了人类上千年智慧结晶的深奥科学，对其的研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史，经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段，十九世纪末，欧洲大学开设“统计分析科学”课程，该课程的出现是现代统计发展阶段的开端，现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学的分支学科有：理论统计学、统计调查分析理论、经济统计学、社会统计学、卫生统计学、人口统计学、管理统计学、生物统计学、档案统计学等。在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。今天的统计学已展现出强有力的生命力。随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效，并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等，他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生

应用统计学试题及答案解析

6．对不同年份的产品成本配合的直线方程为x y 75.1280? -=, 回归系数b= －1.75表示 A. 时间每增加一个单位,产品成本平均增加1.75个单位 B. 时间每增加一个单位,产品成本平均下降1.75个单位 C. 产品成本每变动一个单位,平均需要1.75年时间 D. 时间每减少一个单位,产品成本平均下降1.75个单位 7．某乡播种早稻5000亩，其中20％使用改良品种，亩产为600 公斤，其余亩产为500 公斤，则该乡全部早稻亩产为 A. 520公斤 B. 530公斤 C. 540公斤 D. 550公斤 8.甲乙两个车间工人日加工零件数的均值和标准差如下: 甲车间:x =70件,σ=5.6件乙车间: x =90件, σ=6.3件哪个车间日加工零件的离散程度较大: A 甲车间 B. 乙车间 C.两个车间相同 D. 无法作比较 9. 根据各年的环比增长速度计算年平均增长速度的方法是 A 用各年的环比增长速度连乘然后开方 B 用各年的环比增长速度连加然后除以年数 C 先计算年平均发展速度然后减“1” D 以上三种方法都是错误的 10. 如果相关系数r=0,则表明两个变量之间

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浅谈我对统计学的认识摘要：在经历了一个学期的学习之后，我们对《统计学》的学习也来到了最后的阶段。在这一个学期的学习中，有很多感想，也有很多收获。虽然课程有些枯燥，但无疑的是，我们掌握了统计学这门实用的工具，在我们未来的人生中，也必将会运用这个工具，陪伴我们前行。关键字; 科学统计计算机发展一，对统计学的认识在学习统计学之前，我一直把统计学看成另外一种数学——也就是文科生的梦靥。虽然在很多方面统计学和数学存在着紧密联系，例如统计中会用大量的数学工具，所以为了掌握它，你必须要复习一下相关的数学知识，这样才能在学习中灵活运用。但是它和数学在某些方面也会存在很大的不同。在我看来，统计学更加地贴近实际，因此我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义，在统计过后，我们还必须理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义，这样才算是完成了整个统计的过程。希望在这个统计学的课程完成之后，在未来的学习或者是工作中，我能够运用统计学的知识，提高我的学习和工作效率及水平，让我能够成为一个更加符合社会需求的人才！二，统计学的概述统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才可能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法

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许你会问：这些数据是如何得到的?这些结论是否可靠?实际上这些问题都是统计问题，而且仅仅是统计的大量应用中的一小部分。可以说，这方面的能力如何，实在是衡量一个人聪明与否的一个极为重要的外现指标。“仙人持玉尺，度君多少才”。要准确无误地测出一个人有多聪明，恐非仙人莫办。可惜红尘十丈，何处去找那手持玉尺的仙人?但处事是否得宜，是有客观检验的。古人说与其载之空言，不如见之于行事之深切著明。而统计学，正是这样一种通过分析数据而达致尽可能正确的结论的技术。掌握了它，就可以使你在工作和生活中少犯错误，赢得主动。也就是说，使你变得更聪明了。二、统计学在生活中的应用统计学不仅仅限与学术上的研究，他对于国家发展、经济、政治、自然等等都有它独特的作用。统计学的应用是十分广泛的。统计的力量在于无处不在的应用性。无论人们从事什么工作，都有可能遇到下列问题：如何搜集有价值的资料?如何组织、解释所搜集的资料?如何分析并给适当的推论?以及推论的可信度有多高?这些便都是统计学应用的主要范畴。这其中当然包括资料从搜集、分析到推论的整个过程中所须具备的知识。诸如市场调查、工业产品质量控制、农产品品质的改良试验、医学的临床试验等等，都是我们必须运

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统计技术应用成果运用两图一表提高产品质量今年以来，我公司为了增强市场竞争力，提高产品质量，健全内部质量管理体制，除从硬件上进行充实，着重员工的业务知识培训外还从软件上（质量管理）大下功夫，去年底就下决心要搞ISO9001标准的贯彻、实施和统计技术的应用。今年9月10日，对产品质量不合格项目进行了统计，并按照公司统计技术应用程序的要求，运用两图一表的统计技术对质量问题进行分析采取措施取得了实效，现将应用情况表述如下：一、对产品质量问题进行统计并作排列图 2010年7月产品质量不合格项目统计表：表1 项目产品外观尺寸包装其他不合格频数21 14 5 2 累计频数21 35 40 42 累计百分数50% 83% 95% 100% 频数累计百分数 40—30—20—10— —100 —50 产品外观尺寸包装其他

二、原因分析：根据不合格项排列图，从巴雷特曲线上不难看出主要不合格项是产品外观与尺寸，这两项占总数的83% 。公司于7月12日召开会议，针对产品外观不合格进行讨论，现将大家的分析意见用因果图表述，见图2。机人环料法三、措施对策表通过因果图分析得出，影响产品外观因素主要有设备维护保养不规范、责任心不强以及检查管理制度落实不到位等，为预防此类问题的再次发生，制订以下对策：（见表2）对策表表2 序号项目现状措施负责人完成日期备注 1 责任心不强年轻员工思想不重视组织进行思想教育李成华 2010.7.30 图1 产品质量不合格项目排列图图2 产品外观的因果图无专人负责标识保管不善照明条件不够设备维护保养不规范教育不够检查管理制度落实不到位材料分类存放规定不明确产品外观为何不合格责任心不强业务规程学习不够

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浅析统计学的起源摘要从逻辑和历史两个角度对推断统计学的起源进行了尝试性的索关键词:统计史;起源引言：史学研究历来受思想家们的重视,说史学研究应成为任何学科永恒的研究主题丝毫也不过分,因为早在两千多年前,中国古代伟大的思想家孔子,在论语中就曾留下了温故而知新的至理名言,而16世纪著名的英国哲学家培根也曾说过,读史使人明智。如果套用统计学里的一句专业术语,那就是历史具有遍历性。。任何历史研究都必须首先限定其研究的时间范畴,对于推断统计史而言,一个首要问题就是:推断统计学的历史应该从哪里开始?为说明这个问题,我们首先探究一下统计学是什么。按一般统计学教材或百科全书上的定义:统计学是一门关于如何有效地收集、整理、表述、分析和解释数据的学科。其中的数据即为统计学的研究对象,因此统计学也被认为是一门从数据中获得有用信息的数据分析学科。需要强调的是,统计学研究的数据一定要具有随机性,也就是说可以通过某种概率分布规律来描述数据的分布状态,这一点也是统计学有别于其他处理数据学科的最重要特征。在上述统计学的定义下,统计学又可划分为描述统计与推断统计。描述统计是一种通过图形、列表、数量化度量等方法描述样本数据基本特征的统计方法,其作用是对样本数据进行初步精炼,虽然在很多情况下样本数据的特征可用来推断总体的特征,但这需要给出推断的误差精度,由于描述统计中不包含任何关于误差精度的陈述,故

其结论也就仅局限于样本数据,与总体无关,从而也不存在推断问题。不过统计学的终极目的是希望通过样本来获取总体信息,故推断统计,即利用样本信息以及其它信息,获取有关样本所处总体信息的推断理论,就成为描述统计进一步发展的必然产物。下面我们引述有关文献给出的几个相当久远的例子加以说明。古印度部落国王图潘纳为了炫耀自己的数学能力,他告诉自己的马车夫纳拉一个被放逐的国王,说他猜测出了一颗巨大果树两个枝干上的树叶与果实的数量,纳拉经过一夜的计算,吃惊地发现图潘纳的猜测非常接近实际的真实数量。这个故事来源于印度史诗摩诃婆罗多它最迟完成于公元400年。相当多的现代学者们认为,图潘纳是通过计算某一个典型小枝上树叶与果实的数量后,将其乘以整个果树上小枝的个数得到他的猜测的。在伯罗奔尼撒战争中,古希腊的雅典人曾采取过架云梯突破敌人城墙的方法。由于建造适当高度的云梯就必须知道敌方城墙的高度,为此雅典人采取了如下方法来估算城墙高度:首先派一些士兵同时数前方敌城裸露部分城墙所砌砖的层数。虽然有一部分士兵的计数会发生错误,但大多数的计数结果应该是正确的,特别是出现最频繁的层数与那部分无法看见的城墙的层数会足够接近。然后通过猜测出来的城砖厚度乘以最频繁的层数估算出城墙的高度。这个故事来源于古希腊历史学家修西得底斯所著的伯罗奔尼撒战争史应该说在我们给出的这些例子中,古人所使用的推断方法在形式上是属于推断统计学的,但这些方法没有给出有关推断结果的不确

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统计学个人心得 12级会计7班 3212005244 谢翠欣在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。时间序列分析在我看来是和我的专业---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。篇二：统计学学习感想统计学学习感想通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。首先，我谈谈我对这门课程的理解。一）对统计学新的认识在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门

应用统计学试题及答案1

北京工业大学经济与管理学院2007－2008 年度第一学期期末应用统计学主考教师专业：学号：姓名：成绩： 1C2B3A4C5B6B7A8A9C10C 一．单选题（每题 2 分，共 20 分） 1．在对工业企业的生产设备进行普查时，调查对象是 A 所有工业企业 B 每一个工业企业 C 工业企业的所有生产设备 D 工业企业的每台生产设备 2．一组数据的均值为20, 离散系数为0.4, 则该组数据的标准差为 A50B8C0.02D4 3．某连续变量数列，其末组为“ 500 以上”。又知其邻组的组中值为 480，则末组的组中值为 A 520 B 510 C 530 D 540 4．已知一个数列的各环比增长速度依次为5%、7％、 9％，则最后一期的定基增长速度为 A ．5％× 7％× 9％ B. 105% × 107％× 109％ C．（105％× 107％× 109％）－ 1 D. 3 105%107%109%1 5．某地区今年同去年相比,用同样多的人民币可多购买5%的商品 ,则物价增 (减 )变化的百分比为 A. –5% B. –4.76% C. –33.3% 6．对不同年份的产品成本配合的直线方程为 D. 3.85% ? y 280 1.75x ,回归系数b=－1.75表示 A.时间每增加一个单位,产品成本平均增加 1.75 个单位 B.时间每增加一个单位,产品成本平均下降 1.75 个单位 C. 产品成本每变动一个单位,平均需要 1.75 年时间 D. 时间每减少一个单位,产品成本平均下降 1.75 个单位 7．某乡播种早稻5000 亩，其中20％使用改良品种，亩产为600 公斤，其余亩产为500 公斤，则该乡全部早稻亩产为 A. 520公斤 B. 530公斤 C. 540公斤 D. 550公斤 8. 甲乙两个车间工人日加工零件数的均值和标准差如下: 甲车间 : x =70 件,=5.6 件乙车间 :x =90件,=6.3 件哪个车间日加工零件的离散程度较大: A 甲车间 B.乙车间 C.两个车间相同 D.无法作比较 9.根据各年的环比增长速度计算年平均增长速度的方法是

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

统计技术工具应用方法

1 目的本文件规定了应用统计技术工具的种类、方法和内容，为统计技术工具的使用提供指导。 2 适用范围本程序适用于本公司内统计技术工具的应用。 3 职责 3.1质管部负责统计技术工具应用的归口管理。 3.2质管部质检员和其他现场人员负责统计技术工具的使用。 3.3办公室负责协助质管部组织统计技术培训教育。 4 程序 4.1本公司规定使用的统计技术工具主要有以下几种：排列图、柱状图、推移图、因果图、均值和极差控制图（X-R图）。 4.2 统计技术工具使用的培训和教育使用规定的统计技术工具均应由质管部组织进行相应的培训和教育，以保证质检员和其他现场人员对该技术能够了解、熟悉并正确地使用，办公室协助进行培训和教育的组织工作。具体按《统计技术控制程序》和《培训控制程序》执行。 4.3 统计技术工具的使用步骤和方法 4.3.1 排列图的使用。当需要分析问题（如不合格率等）的构成因素并借以了解问题大小的顺序及各构成因素相对于全体的比率（百分比）时，可采用排列图进行统计分析。排列图的绘制步骤如下。 4.3.1.1 资料收集 a.针对所要分析的问题确定构成的相应项目，选择和确定下来的项目将是分析和排列的对象； b.决定收集资料的期限。 4.3.1.2 发生次数统计 a.计算各项目的发生次数并依据其大小顺序进行排列； b.合并发生次数少的项目为“其它”项； c.累加各个项目的发生次数； d.计算各个项目占总发生次数的比率并依序累加比率； e.视实际需要，可编制构成项目发生次数的统计表，如下所述。 4.3.1.3 绘制排列图 a.绘制一个X-Y坐标轴，以要分析的问题（如：不合格数）为纵轴，构成因素（项目）为横轴； b.依据累计的总发生次数，适当地划分纵坐标刻度； c.将各构成因素（项目）按发生次数多少从左至右排列于横轴上，并将“其它”项置于最右端，并与相应纵轴刻度绘成柱形； d.在各项目上点出累计点并连线；

统计学专业认识实习报告3000字

统计学专业认识实习报告3000字本人系福州大学统计学专业的一名学生，于XX年6月27日——7月8日到福建省统计局科研所认识实习，在两周的时间里，我所做的每一项工作都是以前从来没有做过的，在领导和同事的耐心帮助下，我学习到了很多实用的、有价值的东西，在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系，为今后的学习奠定了坚实基础。在认识实习期里，我所做的工作内容比较具体、感受和体会也比较多。下面，我仅把实习期里的主要情况做一下汇报。如有不妥之处，欢迎给予批评和指正。一、福建省统计局科研所介绍科研所是统计局内部的一个重要职能部门，而统计科研涉及的领域也十分广阔，包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。同时在政府统计工作中，对政府和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大问题，都需要从统计的角度进行分析研究，得出结论，提出建议。“十五”期间，国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。要积极组织、指导重大课题研究，统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口，是科技成果转化为生产力的重要媒介。要加强对

统计杂志的领导和支持，不断提高杂志的质量，增加发行量，扩大影响力，努力创办一流杂志。科研所的主要职能有五点，具体包括：1.拟订全省统计科研计划和科研制度，并组织实施；2.组织协调本局及全省各地区、各部门的统计科研工作；3.承担统计科研课题，负责向国家统计局和省直有关部门进行统计科研课题的申报立项及管理工作；4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作，并推荐优秀成果参加国家和省级评奖；5.拟订省统计学会章程，负责省统计学会日常工作，履行省统计学会秘书处的职责。根据国务院有关文件精神，国家和各地统计科研所作为非营利性社会公益类科研机构，只能加强，不能削弱。统计科研所担负着从事统计科学研究、进行科研管理、编辑出版统计杂志等重要职能。统计局要为科研人员配备先进的计算机设备、统计分析软件、通讯工具以及其他办公设备；要建设内容丰富的统计科研网站等。二、科研所认识实习的具体内容第一天到科研所报到时，一进门，就看到书柜上排列着诸多奖章，象年度科研先进单位、统计学会先进单位等等，都是国家统计局给予福建省统计局科研所的表彰，也是对他们工作的肯定，我为自己能有幸到这里认识实习而感到骄傲。俞明所长和所内同事对我们的到来也表示了欢迎。俞所长对

统计分析的四种方法

统计分析的四种方法文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

统计分析的四种方法一、指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数

列。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。

统计技术应用规定

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统计技术应用规定 1. 目的控制图系用统计方法将收集的资料计算出两控制界限，以提醒操作人员注意，如发现有超出界限外或异常现象时，立即自行设法改善工作，以免发生意外。 2. X 围 2.1 公司内重要保证件及图纸所示重要度。 2.2 指定供应商应用SPC以提高质量水平。 3. 术语 3.1 计量值控制图重要控制项目，如尺寸、重要、强度等。 3.2 计数值控制图，如不良数、不良率、缺点等。 4. 工作程序 4.1 使用时机 4.1.1先期质量规划阶段 4.1.2 过程控制中使用 4.2 统计控制流程

Cp>1 4.2.1先期质量策划 4.2.1.1公司内重要保证件及图纸所示重要度(C.C) 4.2.1.2中心公司指示PPK值事项(S.C) 4.2.2过程在非控制状态：一般若有下列现象 ●尚未使用控制图 ●不良率持续上升 ●不良现象重复出现 ●无法提早预知不良会发生当此现象在过程中时常出现时，即可研判公司过程尚未进入控制状态。4.3 过程解析 4.3.1按照统计学中常态分配法则，控制图上的各个点数据一定呈现上下跳动之机率性出现的现象，而造成此现象的原因，既是造成过程引起变异的原因。原因可分为两种： a) 偶然原因--不可避免的原因 b) 异常原因--可以避免的原因过程控制既是要控制可以避免的异常原因，因此要作过程分析，利用5W1H方法，将过程各个作业单元(人、机、地、物、原因、方法)的异常加以掌握。由过程解析可得知公司过程现在所处的状态。 4.3.2过程的两种状态 a. 控制状态过程虽变动，但可预测，可控制: ° ° ° °

浅谈我对统计学的认识

浅谈我对统计学的认识 1、统计学的概述及发展历程 1.1统计学的发展历程统计学是一门聚集了人类上千年智慧结晶的深奥科学，对其的研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史，经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段，十九世纪末，欧洲大学开设“统计分析科学”课程，该课程的出现是现代统计发展阶段的开端，现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域。 1.2统计学的概述统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才可能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法对数据进行归纳整理、分析判断，所以，得到的结论也可能是不同的。 2、统计学的分支学科统计学的分支学科有：理论统计学、统计调查分析理论、经济统计学、

统计技术应用的指南

统计技术应用指南 1、引言依据准确的数据和信息进行逻辑推理分析是科学决策的有效途径，而逻辑推理分析使用统计推断和统计控制方法可收到事半功倍之效，不仅能确定、控制和验证过程能力和产品特性，还可持续改进企业的质量管理体系。 2、统计技术应用围和方法 2.1、市场调研和顾客满意度测定中的抽样调查。 2.2、施工过程控制中的控制图。 2.3、物资采购、分项工程验收中的统计抽样检验。 2.4、分项工程不合格点分析、质量改进中的排列图、因果图和对策表。 3、统计技术应用 3.1、抽样调查

3.1.2、调查资料的统计分析 a、目标量估算。计算各特定答案所占比率。 b、相关分析。 3.1.3、市场需求预测和顾客满意度统计 a、通过统计分析搞清市场需求与那些因素有关，并以这些因素为自变量，需求为因变量的需求量预测。如销售情况与促销方式的关系，销售额与广告费的关系等。 b、通过客户对户型、功能、质量、价格、服务等表示的很满意、满意、一般、不满意、很不满意。分别分配权数为1、0.8、0.6、0.3、0，并分别计算单项满意度，进而可对各项目分别权重，并计算综合满意度。 3.1.4、抽样调查可用于工程设计调研、市场需求调研、广告调研、促销方式调研、客户调研及客户满意度测定等。 3.2、X--R控制图 3.2.1、控制图用于： a.诊断、评估过程的稳定性； b.控制：决定某一过程何时需要调整，何时需要保持原有状态； c.确认：确认某一过程的改进效果 3.2.2、X-R控制图的应用步骤： a、预备数据的取得确定相同时间间隔抽取样本大小n=5的样本，共取25组，记入数据表。

b、计算各组样本的平均值X和级差R记入数据表。 c、计算25组数据的总平均值X和级差平均值R，并记入数据表。 d、计算控制界限 X图：VCL=X+A2R n=5时，A2=0.58 CL=X LCL=X-A2R 控制图数据表 R图VCL=D4R n=5时,D4=2.115 CL=R LCR=D3R n≤6时，D3为负值，下限LCL不考虑。

统计学分析方法

统计分析方法总结分享胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。（2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料