ISO16232-10结果表述

ISO TC 22/SC 5

日期日期：：2006-03-1

ISO/FDIS 16232-10:2006(E)

ISO TC 22/SC 5/WG 12 秘书秘书：：AFNOR

公路车辆公路车辆——————有流体循环有流体循环有流体循环的的部件的清洁度部件的清洁度——第10部分部分：：结果的表述

文件类型：国际标准文件次级类型：文件阶段：已批准文件语言：英语

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前言................................................................................................................ⅳⅳ 简介................................................................................................................ⅴⅴ 1 范围.........................................................................................................1 2 参考标准...................................................................................................1 3 术语和定义................................................................................................2 4 原则.........................................................................................................2 5 重量分析法重量分析法的的结果表述 (2)

5.1 必要的数据.................................................................................................................2 5.2 结果表述.. (2)

粒度分布分析法结果的表述粒度分布分析法结果的表述——部件清洁度代码部件清洁度代码（（CCC ） (3)

6.1 必要的数据……………………………………………………………………………………………………3 6.2 粒度分级………………………………………………………………………………………………………3 6.3 污染等级………………………………………………………………………………………………………5 6.4

部件清洁度代码（CCC ） (5)

7 单个部件单个部件颗粒数量分析法结果表述颗粒数量分析法结果表述 (6)

7.1 粒度分级.....................................................................................................................6 7.2 污染等级.....................................................................................................................6 7.3 部件清洁度代码 (7)

8 最大颗粒....................................................................................................7 9 测试报告....................................................................................................7 附录A （了解性信息）部件清洁度代码部件清洁度代码（（CCC ）用法介绍 (10)

A.1 部件部件浸湿浸湿浸湿表面积代码表面积代码表面积代码（（CCC （A ））………………………………………………………………………10 A.2 部件部件浸湿浸湿浸湿体积代码体积代码体积代码（（CCC （V ）

）.....................................................................................10 附录B （了解性信息）部件部件浸湿浸湿浸湿体积体积体积的测定的测定. (11)

B.1 前言..........................................................................................................................11 B.2 实验方法....................................................................................................................11 B.3 计算方法. (12)

附录C （了解性信息）部件清洁度代码实例 (14)

C.1 报告结果...................................................................................................................14 C.2 规定的要求和结果解释. (15)

附录D （了解性信息）清洁度的可选过渡表示法.........................................................16 附录E （了解性信息）测试报告实例测试报告实例－－根据ISO 16232标准的清洁度检查报告. (17)

E.1 实验室的鉴定.............................................................................................................17 E.2 顾客的鉴定................................................................................................................17 E.3 分析和报告的鉴定.......................................................................................................17 E.4 所分析部件的鉴定.......................................................................................................17 E.5 提取条件...................................................................................................................18 E.6 分析报告...................................................................................................................18 E.7 注释/评论..................................................................................................................19 参考书目 (20)

前言

ISO（国际标准化组织）是全球国家标准团体的联盟（ISO成员体）。制备国际标准的工作通过ISO技术委员会来执行。每个对技术委员会设立的项目感兴趣的成员体都有权出席该委员会。政府的和非政府的国际组织，只要和ISO有联系，就可以参加该项工作。ISO在电工技术的标准方面与国际电工技术委员会（IEC）紧密合作。

根据ISO/IEC指南（第二部分）中的规则来起草国际标准。

技术委员会的主要任务是制备国际标准。技术委员会采用的国际标准草案由成员体进行投票。参与投票的成员体中至少有75％的赞成票时，该国际标准才能出版。

需要注意文件中的某些部分可能是专利的主题。ISO不负责识别任何或所有的专利权。

ISO 16232-10是由技术委员会ISO/TC 22所制备，公路车辆，次级委员会SC5，发动机测试。

ISO 16232 包括以下部分，总题目为：公路车辆—有流体循环的部件的清洁度：

－第1部分：词汇

－第2部分：机械搅拌提取污染物的方法

－第3部分：高压水提取污染物的方法

－第4部分：超声波技术提取污染物的方法

－第5部分：多功能试验台提取污染物的方法

－第6部分：重量分析法确定颗粒质量

－第7部分：显微分析法确定颗粒粒度和计数

－第8部分：显微分析法确定颗粒本性

－第9部分：用自动消光颗粒计数器确定颗粒粒度和计数

－第10部分：结果的表述

简介

流体系统中的颗粒污染物被认为是控制系统寿命和可靠性的主要因素。制造和装配过程中的残留颗粒将导致在最初的磨合过程和早期寿命时系统磨损率的显著增加，甚至引起灾难性的失效。

为了获得部件和系统的可靠性，必须控制在制造过程中引入的颗粒的数量，进行颗粒污染物的检测是控制的基础。

本标准系列的起草就是为了填补汽车工业的需要，因为现代汽车流体部件和系统的功能和性能对单个或一些危险的颗粒粒度很敏感。因此，标准要求对提取液体的总量和用经过批准的方法收集的污染物进行分析。

本标准系列基于现存的ISO标准，如ISO/TC131/SC6开发的那些标准。这些标准已经被增补、修改，并开发了新的标准来使标准全面化，以测量和报告装有汽车流体循环的零部件的清洁度。

本标准定义了使用ISO 16232第6～9部分所定义的方法进行测量时的清洁度表示法的规则。

本标准引入了代码系统，用户若遇到问题，可咨询ISO/TC22/SC5的秘书处。

统计学名词解释简答

名词解释统计总体：指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体。统计总体的特征：同质性、差异性、大量性。总体单位：个体，指构成总体的各个单位。统计指标：简称指标，用来反映社会经济现象总体的数量特征的概念及其数值。任一概念都包含指标名称和指标数值。特征有总体性、数量性、综合性、具体性。统计标志：在统计中，总体单位所具有的属性或特征的名称。标志是统计研究的起点，总体单位是标志的载体，是标志的承担者，统计研究是从登记标志开始的，并通过对标志的综合来反映总体的数量特征。可分为品质标志和数量标志，或不变标志和变异标志。统计调查：就是根据统计研究的预定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的原始资料的工作过程。统计调查是整个统计工作的基础环节。统计调查的好坏，将影响统计资料的正确与否，从而影响统计质量。统计调查的要求：准确性、及时性、全面性、系统性。普查：是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性全面调查。调查范围：1.属于一定时点的社会经济现象的总量（如人口普查）。2.反映一定时期现象的总量（如出生人口总数）。优点：所获资料更详细，有较高的准确性和时效性。缺点：工作量大，花费时间长，耗费大量的人力、物力和财力。主要作用：在于掌握某些关系国计民生、国情国力的数据，获得比较准确的信息。抽样调查：指从所要研究的总体中，按照随机原则，抽取部分单位进行调查，并将调查整理得出的数量特征，用以推断总体综合数量特征的一种非全面调查组织形式。特点：随机性、推断性。优点：经济性、时效性、准确性、灵活性。应用范围：①对总体不可能或不必要进行全面调查，但要掌握总体某些现象的全面数值②用抽样调查资料修正全面调查资料。作用：①承担全面调查无法或很难承担的调查任务。如气象调查。②与全面调查结合，可以发挥相互补充、校对的作用。 ③进行生产过程的质量控制。④用来检验总体特征的某些假设，为行动决策提供依据。抽样调查的组织形式：纯随机抽样、机械抽样、类型抽样、整群抽样、阶段抽样。典型调查：根据调查目的和要求，在对研究总体作全面分析后，有意识地从中选取少数具有代表性的单位进行深入调查研究的一种非全面调查。优点：节省人力、物力，既可搜集统计资料，又可分析研究问题。缺点：资料不齐全，缺乏代表性。主要作用：1.弥补全面调查不足（获取其它统计调查方法不能得到的统计资料；补充完善统计报表；验证全面调查数据的真实性。2.进行估算某些指标数值。重点调查：是一种非全面调查，是在调查对象中选择重点单位进行的调查，但这部分重点单位占总体的绝大比重。优点：省事、省力，能用较少的代价及时搜集到总体的基本情况和基本趋势。缺点：资料受重点单位影响大，资料一般不齐全。统计整理：就是根据统计研究的预定目的，对所搜集到的资料进行科学加工，使之条理化、系统化，建立统计数据库，以满足多方面、多层次的反复需要的工作过程。作用：统计整理是统计工作过程的重要阶段，它是实现从个体单位标志值过渡到总体数量特征值的必经阶段，是统计分析的前提。其质量的好坏会直接影响统计分析的效果。绝对指标：又称总量指标，有时也称绝对数。是用来说明一定社会经济现象的规模、水平的总量。它包括总体总量和标志总量。相对指标：又称相对数，是两个相联系指标的比值。作分母的指标为基数，分子为表数。通过相对指标可反映现象间的相互关系和对比关系。一般分为有名数和无名数。种类有：计划完成相对指标、结构相对指标、比较相对指标、动态相对指标、强度相对数。平均指标：又称统计平均数，它是度量频率分布集中趋势或中心位置的指标。也是社会经济统计中最常用的综合指标。它是在同质总体内各总体单位某一数量标志的一般水平。一般有两种分类：静态平均数、动态平均数。

统计学名词解释

1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。 2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。 3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。简称总体。构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。样本是从总体中抽取的一部分单位。 4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。它是取得统计数据的重要手段。 5、统计绝对数和统计相对数反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。 6、时期指标和时点指标时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。 7、抽样估计和假设检验抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。 8、变量和变异标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。数量标志和指标在统计中称为变量。 9、参数和统计量参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。 10、抽样平均误差样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。 11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。 12、重复抽样和不重复抽样重复抽样也称为回置抽样，是从总体中随机抽取一个样本时，每次抽取一个样本单位时都放回的抽样方式。不重复抽样也叫不回置抽样，它是在每次抽取样本单位时都不放回的抽样方式。13、点估计和区间估计点估计也叫定值估计，就是直接用抽样平均数代替总体平均数，用抽样成数代替总体成数。区间估计是在一定概率保证下，用样本统计量和抽样平均误差去推断总体参数的可能范围的估计方法。 14、统计指数广义上来说，它是表明社会经济现象的数量对比关系的相对指标。狭义上来说，它是反映不能直接相加对比的复杂总体综合变动的动态相对数。 15、综合法总指数凡是一个总量指标可以分解为两个或两个以上的因素指标时，将其中一个或一个以上的因素指

统计学名词解释汇总情况

1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 4什么是有限总体和无限总体？举例说明有限总体指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的，如若干个企业构成的总体，一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的，如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素，而试验可无限进行下去，因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类？变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。

实验数据的记录和处理讲解学习

讲座实验误差及数据处理教学要求 1、了解实验误差及其表示方法； 2、掌握了解有效数字的概念，熟悉其运算规则； 3、初步掌握实验数据处理的方法。重点及难点重点：实验误差及其表示方法；有效数字；实验数据处理。难点：有效数字运算规则；实验数据的作图法处理。教学方法与手段讲授，ppt演示。教学时数 4学时教学内容引言化学实验中经常使用仪器对一些物理量进行测量，从而对系统中的某些化学性质和物理性质作出定量描述，以发现事物的客观规律。但实践证明，任何测量的结果都只能是相对准确，或者说是存在某种程度上的不可靠性，这种不可靠性被称为实验误差。产生这种误差的原因，是因为测量仪器、方法、实验条件以及实验者本人不可避免地存在一定局限性。对于不可避免的实验误差，实验者必须了解其产生的原因、性质及有关规律，从而在实验中设法控制和减小误差，并对测量的结果进行适当处理，以达到可以接受的程度。一、误差及其表示方法 1.准确度和误差 ⑴准确度和误差的定义准确度是指某一测定值与“真实值”接近的程度。一般以误差E表示， E＝测定值－真实值当测定值大于真实值，E为正值，说明测定结果偏高；反之，E为负值，说明测定结果偏低。误差愈大，准确度就愈差。实际上绝对准确的实验结果是无法得到的。化学研究中所谓真实值是指由有经验的研究人员同可靠的测定方法进行多次平行测定得到的平均值。以此作为真实值，或者以公认的手册上的数据作为真实值。 ⑵绝对误差和相对误差误差可以用绝对误差和相对误差来表示。绝对误差表示实验测定值与真实值之差。它具有与测定值相同的量纲。如克、毫升、百分数等。例如，对于质量为0.1000g的某一物体。在分析天平上称得其质量为0.1001g，则称量的绝对误差为+0.0001g。只用绝对误差不能说明测量结果与真实值接近的程度。分析误差时，除要去

【缩印整理版】医学统计学名词解释及问答题

统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。总体（population）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。样本均数的标准差称为均数的标准误。均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。该范围称为总体参数的可信区间（confidence interval，CI）。它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是1- α ，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。参数统计（parametric statistics）非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。回归系数有单位，而相关系数无单位 β为回归直线的斜率(slope)参数，又称回归系数(regression coefficient)。线性相关系数（linear correlation coefficient）：又称Pearson积差相关系数（Pearson product moment coefficient），是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。参数（parameter）：描述总体特征的统计指标。统计量（statistic）：描述样本特征的统计指标。实验设计的基本原则对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照组重复 (replication)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验的重复；观察多个受试对象（样本量）；同一受试对象重复观察。作用是估计变异大小和降低变异随机化(randomization) 采用随机的方式，使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组。 I类错误（假阳性错误）真实情况为H0是成立的，但检验结果为H0不成立，这样的错误称为I类错误。其发生的概率用α表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05或0.01。 II类错误（假阴性错误）真实情况为H1是成立的，但检验结果为H1不成立，这样的错误称为II类错误。其发生的概率用β表示。由于其取值取决于H1 ，因此在假设检验中无法确定。变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation 平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode）单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。最常用的方法是等距抽样分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差，要求层内误差最小，层间误差最大。整群抽样先将总体分成若干“群”，从中随机抽取几个群，抽取群内的所有观察单位组成调查样本。 “群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差，需多抽几个“群”。方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的多个平均值是否来自相同总体。析因设计（factorial design）实验：凡同时配置两个或两个以上处理因素，这些因素的各水平又具有完全组合的实验，统称为析因设计（factorial design）实验。随机区组设计（randomized block design）是事先将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征分为若干个区组（block），使每一区组内的受试对象例数与处理因素的分组数相等，使每个实验组从每一区组得到一例受试对象。单向方差分析（one way analysis of variance）是指处理因素只有一个。这个处理因素包含有多个离散的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是否来自相同总体。（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。（3）等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。随机变量（random variable）是指取指不能事先确定的观察结果。随机变量的具体内容虽然是各式各样的，但共同的特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分布。变异系数（coefficient of variation）用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。用CV 表示。计算：标准差/均数*100% 直线回归（linear regression）建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程，并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种，故又称简单回归（simple regression）。回归系数（regression coefficient ）即直线的斜率 (slope)，在直线回归方程中用b 表示，b 的统计意义为X每增（减）一个单位时，Y平均改变b 个单位。相关系数r：用以描述两个随机变量之间线性相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。秩次：变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为秩次（rank）。秩和：各组秩次的合计称为秩和（rank sum），是非参数检验的基本统计量。方差（variance）：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。检验效能：1- β称为检验效能（power of test），它是指当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发现该差异的能力。百分位数（percentile）是将n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围随机误差（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处理来估计。一、统计表有哪些要素构成的？制表的注意事项有哪些？一般来说，统计表由标题、标目、线条和数字、备注五部分组成。但备注并不是必需的内容，可以根据需要出现。 1简明扼要，重点突出：最好一张表突出一个中心，不易太多中心，如果需要说明多个中心，可分成多张统计表。 2合理安排主语和谓语的位置：对于表中任意一行，从左至右，通过简短的连接词，可连成成一句通顺的句子。 3表中数据要认真核对，保证准确可靠二、为什么不宜用t 检验对多组均数进行比较？如果用t检验进行多个样本均数的两两比较，则会增加犯I 类错误的概率。经检验得到拒绝H0 ，认为两组之间有差别的结论可能犯I类错误的概率为α，不犯I类错误的概率为 1- α.每次判断均不犯I类错误的概率为(1- α)k, k为比较的次数，上例α=0.05, k=3，则均不犯错误的概率为( 1- 0.05)3 =0.86. 至少有一次判断犯I 类错误的概率为1-(1- α)k 三、方差分析的基本思想是什么？按实验设计的类型，将全部观察值间的变异分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较（每个部分的变异可由某因素的作用来解释），以判断各部分的变异是否具有统计学意义，从而推断不同样本所代表的总体均数是否相同。五、简述直线相关与回归的区别与联系区别：1．回归说明依存关系，直线回归用于说明两变量间数量依存变化的关系，描述y如何依赖于x 而变化；相关说明相关关系，直线相关用于说明两变量间的直线相关关系，此时两变量的关系是平等的 2．r与b有区别：r说明具有直线关系的两个变量间相关的密切程度与相关方向； b表示x每改变一个单位，y平均增（减）多少个单位； 3．资料要求不同：直线回归要求应变量 y是来自正态总体的随机变量，而x可以是来自正态总体的随机变量，也可以是严密控制、精确测量的变量，相关分析则要求x，y是来自双变量正态分布总体的随机变量。 4.取值范围：-∞

数据资料的统计处理

数据资料的统计处理 ● 对数据的统计分析方法一、s x -分析法二、综合达标度三、次数分布表和次数分布图四、应答信息分析法 ● 相关关系分析 ● 数量标志的统计检验 ● 品质标志的统计检验一、s x -分析法 1、平均值x ：描述样本的总体分值集中趋势的量，反映总体分值的一般水平。 n x x i ∑= n ：样本的个数 2、标准差S ：描述样本的总体分值中各分值离散程度的量，反映总体中各分值的总体平均值离差（x ；-x ）的平均水平。 s= n x x i ∑-2 )( 将x 和S 结合起来共同描述样本的整体水平比较科学。一、分析方法：将x 和S 结合起来，分析整体学习水平例1：某学科30名学生考试成绩如下表1，试分析30名学生整体学习水平。表1 n=30 i

1．计算x =83 2． S= n x x i ∑-2 )(=7.73≈7.8 3 图1 x -s 分析图二、综合达标度采用综合加权的方法，对达标的程度进行分析计算方法：例2、抽取30份物理试卷，分析概念“力”的综合达标度规定权重b ：知识=1、理解=2、应用=3、分析=4、综合=5、评价=6 总体目标系数K= 6321=++=∑i b 综合加权得分H= ∑i b ·i G =1×0.97+2×0.87+3×0.77=5.02 综合达标度84.06 02.5=== K H T

综合达标分析：三、数据资料的次数分布表和次数分布图分析法（一）数据资料的分类 1、计数资料：指计数事物个数的数值，这个数值称次数如：在某个分数段所对应得分的学生数在向卷量表上，同意某种意见的人数。 2、测量资料：指测量事物时产生的度量值，这个度量值叫量数，如：考试的分数。（二）特点：以最简单最直观的形式，最大限度的容纳数据信息。如，数据的分布情况，集中趋势和离散程度等。（三）次数分布表的制作方法次数分布表是用表格的形式，表示数据在某些规定的组别中次数的分布情况，是整理，分析数据的第一步下面以50名学生物理考试成绩为例，阐述编制次数分布表的方法和步骤。 1、求全距R R=最大数-最小数 =98-51 =47 2、定组数：一般以10—20组为宜。太多了计算麻烦，太少了可能把很多不同事实归于一类，掩盖了分布特征。本例分10组表3 50名学生物理考试成绩次数分布表

实验数据和结果的正确表示

三、实验数据和结果的正确表示实验数据有三种表达方式：列表法、图解法、数学方程式法。 1．列表法名称表头 ?????????????????????????? T/K p/Pa ρ/kg?m-3?vap H m/kJ?mol-3 ??????????????????????????量纲 298.15 ?????????????????????????? Table 2. Self-diffusion coefficients of α-humulene in 10-10 m2s-1. p/MPa T/K 0.1 5 10 30 50 75 100 372 7.95 7.34 6.85 5.56 4.36 3.31 2.53 324 3.38 3.04 2.82 2.22 1.64 1.18 0.837 2．图解法特点是：直观，极大点，极小点，拐点，转折点，线性关系，曲线关系，周期性，这些特征都容易发现。求微商、积分，内插、外推也方便。外推要小心！！！

作图技术：图纸（直角坐标纸，半对数或对数纸，三角坐标纸等）横轴——自变量，纵轴——因变量。量纲。坐标不一定从零开始。对于x, y轴，选择比例极为重要，坐标轴的最小分度应与实验数据的精度相适应。为此，通常每小方格应能表示测量值的最末一位可靠数字或可疑数字，以使图上各点坐标能表示全部有效数字并将测量误差较小的量取较大的比例尺。代表图纸每小格数值应以便于从图上读取数值为原则。如分度应为1、2、5的倍数，避免3、6、7、9的倍数或小数。在满足上述条件后，考虑充分利用图纸的全部面积，使图形匀称合理。描点：square, circle, +, *, etc. 作曲线：用曲线板，作出尽可能接近于诸实验点的曲线，但不一定完全通过各点。曲线两側实验点的分布要近似相等。在曲线两側用虚线表示出它的精密度和置信范围。如是直线，其斜率尽可能与横轴的夹角接近45 。图标：名称，各曲线所代表的意义。绘图仪器：

统计学名词解释及简答题 .

名词解释一、分类数据（categorical data ）是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，使用文字来表述的。二、顺序数据（ran k data ）是只能归于某一有序类别的非数字型数据。三、数值型数据（metric data ）是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。四、系统抽样（systematic sampling ）将总体中的所有单位（抽样单位）按一定顺序排列，在规定的范围内随机的抽取一个单位作为初始单位，然后按事先规定好的规则确定其他样本单位，这种抽样方法被称为系统抽样。五、非概率抽样（non-probability sampling ）是相对于概率抽样而言的，指抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采取某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。六、抽样误差（sampling error ）是由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。七、四分位数(quartile)也称四分位点，他是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包括25%的数据。八、离散系数也成为变异系数（coefficient of variation ），它是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。其计算公式为： s s v x = 离散系数是测度数据离散程度的相对统计量，主要是用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。九、泊松分布（Poisson distribution ）是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。十、中心极限定理（central limit theorem ）：设从均值μ、2σ(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n 的样本，当n 充分大时，样本均值X 的抽样分布近似服从均值为μ、方差2σ/n 的正态分布。十一、置信区间（confidence interval ）在区间估计中，有样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间，其中区间的最小值称为置信上限。十二、显著性水平(significant level)是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的概率或风险，其实这就是前面所说假设检验中犯弃真错误的概率，它是由人们根据检验的要求确定的，通常取0.05α=或0.01α=，这表明，当做出接受原假设的决定时，其正确的概率为95%或99%。十三、方差分析（analysis of variance, ANOV A ）就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。十四、相关系数（correlation coefficient ）是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。十五、回归模型（regression model ）对于具有线性关系的两个变量，可以用一个线性方程来表示他们之间的关系。描述因变量y 如何依赖于自变量x 和误差项ε的方程称为回归模型。十六、点估计利用估计的回归方程，对于x 的一个特定值0x ，求出y 的一个估计值就是点估计。点估计可分为两种：一是平均值的点估计；二是个别值的点估计。十七、时间序列（time series ）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。十八、指数平滑法（exponential smoothing ）是通过对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法使t+1期的预测值等于t 期的实际观察值与t 期的预测值的加权平均值。十九、指数，或称统计指数，是分析社会经济现象数量变化的一种重要统计方法。指数是测定多项内容数量综合变动的相对数。这个概念中包含两个重点：第一个要点是指数的实质是测定多项内容；指数概念的第二个要点是其表现形式为动态相对数，既然是动态相对

作业实验报告评语大全

作业实验报告评语大全 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

1、实验目的明确，设计合理，实验数据正确；可看出在实验中操作步骤和过程完整，同时将知识能够很好地运用将课堂知识运用到实践。 2、实验中实验数据准确，记录完整，图形设计合理，表明在实验中善于发现问题，分析问题，并结合理论知识解释和解决问题，实验内容和结果也完善。 3、实验表明该生具有一定的研究、分析和解决问题的能力，能够及时完成任务；并且一定的独特见解，实验数据和结果正确，完成质量好。 4、实验任务按时完成，设计效果符合要求，内容详细，介绍完整；图表完备、符合规范要求，能对整个过程进行全面的总结，得出有价值的实验结果。 5、实验中操作过程和结果合理完整，完成及时，质量较好；表明学生能够将课堂上学习的知识灵活的运用到实验中去，并能够很好地具体描述说明按时按量的完成了老师的作业，实验步骤和过程完整，在实验报告的填写中态度十分严谨，属于个人独立完成，我希望你能在往后的学习中更加的认真。按时按量完成实验。实验步骤和过程完整，老师在课堂上提出的问题也在实践中得到了检验，在实验报告的填写中态度十分严谨，属于个人独立完成，我希望你能在往后的学习中更加的认真。学习过程中也要加入自己更好的想法。在实验报告的填写中态度十分严谨，属于个人独立完成，我希望你能在往后的学习中更加的认真,也希望你能在今后的实验学习中做的更好。你这次的实验报告填写认真，有自己的见解，内容步骤都很详细，但是实验报告中的专业栏和时间栏都没完善，希望以后有科学的态度，完成好每次实验。该同学的实验态度认真，实验报告完成较好，能及时上交，截图不能多，截图只能是文字描述的补充，不能代替文字报告，希望以后注意。这次实验可以看出该同学的认真态度，完成的操作步骤明朗，没有错误。但还是不太熟练，要多家练习，熟悉掌握所学的知识。该同学上课认真听讲，能够按时积极的完成老师布置的各项作业。实验操作的时候能够自己动手处理，遇到不懂得及时询问。实验报告写得详细具体。该同学能够按时完成项实验，实验操作的时候能够自己动手处理，遇到不懂得及时询问。实验报告写得较好，比较详细具体。在实验中能发现问题，在教师的启发下能解决问题，在报告中讨论了这些问题，实验报告认真，实验结论有较好的见解和体会。把所学知识在实验中进行了检验。有较好的实验结果和实验报告，看来你花了不少的时间和精力。实验还有一些可以完善的地方，以后需要继续努力.但实验格式不符合要求，望下次有所改进。该学生按时完成实验，步骤和目标正确；实验内容和过程记录完整；实验的心得或讨论较好；实验报告认真、格式准确。希望更进一步努力。思路清晰，设计合理，操作步骤和过程完整

论文中统计结果的表达及解释

论文中统计结果的表达及解释 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

《中华消化外科杂志》对P值规范化表述的要求根据中华医学会杂志社的要求，根据人民卫生出版社的全国高等学校教材《卫生统计学》第5版，报告统计学检验的结论时，对P值小于或等于检验水准(一般为的情况，一律描述为“差异有统计学意义”，同时写明P的具体数值或相应的不等式，在用不等式表示P值的情况下，一般情况下选用P＞、P＜和P＜三种表达方式即可满足需要，无须再细分为P＜或＜。不再采用将P＜描述为“差异有显着意义”(或差异有显着性)”，或将P＜描述为“差异有非常显着意义(或差异有非常显着性)”的表达方式。 ______________________________________________ 论文中统计结果的表达及解释【摘要】统计学是生物医学研究所必需的重要手段, 生物医学研究的实验设计、资料收集、数据处理分析以及结论都离不开统计学应用。生物医学研究论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分都涉及统计结果的表达和解释, 统计学是专业结论成立与否的重要依据。统计学应用不当不仅影响论文的科学性, 还有可能得出错误的专业结论。【关键词】统计学科研论文统计分析统计表达近年来, 统计学在生物医学科研中的应用越来越受到重视, 统计分析结果的表达及解释已成为医学科研论文中不可缺少的重要组成部分。除论文涉及的专业（如细胞与分子免疫学杂志为免疫学专业）和表述的文字2个方面外, 统计学是评价论文质量优劣的重要依据, 然而国内生物医学论文中统计学应用仍存在着较为严重的问题[1-4], 如2003年某大学学报拟发表论着中统计方法误用率为57%[3]。细胞与分子免疫学杂志虽然在国内生物医学系列杂志中具有较高的学术地位[5], 但拟发表及刊出论文在科研设计、统计学分析、结果解释等方面也不同程度地存在一些问题, 作者的统计学应用水平有待进一步提高。许多生物医学杂志, 如国外着名杂志JAMA、新英格兰医学杂志（NEJM）和英国医学杂志（BMJ）等, 以及国内中华医学会系列杂志及细胞与分子免疫学杂志等, 对来稿都有统计学表达的基本要求或统计学指导原则。国际生物医学杂志编辑协会在其《生物医学期刊投稿的统一要求》中也包含了统计学表达的基本要求。生物医学研究性论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分或多或少都涉及到统计结果的表达和解释问题。例如在论文的“引言”部分需要给出文献复习的综合结果, 如文献报告的组间差别及P值等。其他重要的统计表达和解释主要集中在论文的“摘要”、“材料和方法”、“结果”及“讨论”4个部分[6]。 1 摘要 “摘要”中要有表示研究结果的重要统计指标（统计量）的数值、可信区间及假设检验结果（P值）。如处理组和对照组的均数（中位数）、标准差（标准误）、率、 P值, 或2组均数（率）之差、 95%可信区间、 OR值及多个观察指标的相关系数等。这些数据是循证医学Meta分析的基本依据。

作业实验报告评语大全

在实验报告的填写中态度十分严谨，属于个人独立完成，我希望你能在往后的学习中更加的认真,也希望你能在今后的实验学习中做的更好。你这次的实验报告填写认真，有自己的见解，内容步骤都很详细，但是实验报告中的专业栏和时间栏都没完善，希望以后有科学的态度，完成好每次实验。该同学的实验态度认真，实验报告完成较好，能及时上交，截图不能多，截图只能是文字描述的补充，不能代替文字报告，希望以后注意。这次实验可以看出该同学的认真态度，完成的操作步骤明朗，没有错误。但还是不太熟练，要多家练习，熟悉掌握所学的知识。该同学上课认真听讲，能够按时积极的完成老师布置的各项作业。实验操作的时候能够自己动手处理，遇到不懂得及时询问。实验报告写得详细具体。该同学能够按时完成项实验，实验操作的时候能够自己动手处理，遇到不懂得及时询问。实验报告写得较好，比较详细具体。在实验中能发现问题，在教师的启发下能解决问题，在报告中讨论了这些问题，实验报告认真，实验结论有较好的见解和体会。把所学知识在实验中进行了检验。有较好的实验结果和实验报告，看来你花了不少的时间和精力。实验还有一些可以完善的地方，以后需要继续努力.但实验格式不符合要求，望下次

统计学简答题参考答案

统计学简答题参考答案第一章绪论 1.什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。2．简要说明统计数据的来源。答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。 3.简要说明抽样误差和非抽样误差。答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。 4.解释描述统计和推断统计的概念？（P5）答：描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。第二章统计数据的描述 1描述次数分配表的编制过程。答：分二个步骤：（1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。统计分组应遵循“不重不漏”原则（2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。 2. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。 3.怎样理解均值在统计中的地位？答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。 4. 简述众数、中位数和均值的特点和应用场合。答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，应用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。5.为什么要计算离散系数？

实验二-数据表示实验

深圳大学实验报告课程名称：计算机系统(2) 实验项目名称：数据表示实验学院：专业：指导教师：罗秋明报告人：学号：班级：实验时间： 2017年3月31日实验报告提交时间： 2017年4月13日教务处制

一、实验目标： 1.了解各种数据类型在计算机中的表示方法 2.掌握C语言数据类型的位级表示及操作二、实验环境： 1.计算机（Intel CPU） 2.Ubuntu Linux操作系统三、实验容与步骤 1、根据bits.c中的要求补全以下的函数： int bitXor(int x, int y); int tmin(void); int isTmax(int x); nt allOddBits(int x);

int negate(int x); int isAsciiDigit(int x); int conditional(int x, int y, int z); int isLessOrEqual(int x, int y); int logicalNeg(int x); int howManyBits(int x); unsigned float_twice(unsigned uf); unsigned float_i2f(int x); int float_f2i(unsigned uf); 2、在Linux下测试以上函数是否正确，指令如下：*编译：./dlc bits.c *测试：make btest ./btest 四、实验结果 1.int bitXor(int x, int y); 由离散数学逻辑命题逻辑可得，异或如下： 2.int tmin(void); 最小值为0x8000 0000，由1左移31即可得到：