试验检测数据的分析与处理
试验检测数据的分析与处理

为:
甲路段:
Cv
4.13 55.2
7.48%
乙路段:
Cv
4.27 60.8
7.02%
从标准偏差看,S甲 S乙 。但从变异系数分析,Cv甲 Cv乙 ,说明甲路 段的摩擦系数相对波动比乙路段的大,面层抗滑稳定性较差。
二、抽样检验基础
其有效性取决于检验的可靠性,与以下因素相关:
(1)质量检验手段的可靠性。 (2)抽样检验方法的科学性。 (3)抽样检验方案的科学性。
在30组以上),填入表中。 (2)定坐标。以要因作为x轴,结果(特征)作为y轴。 (3)数据打点入座。对应描出纵横坐标交点。 (4)说明。在图中适当的位置标明数据的个数、采集时间、工
程部位、制图人和制图日期。
(2)回归分析。
若两个变量x和y之间存在一定的关系,并通过试验获得x和y的一
系列数据,用数学处理的方法得出这两个变量之间的关系式, 这就是回归分析 。
1.抽样检验的类型
总的来说,抽样检验可分为非随机抽样和随机抽样两大类。
2.随机抽样的方法
随机抽样的方法有多种,适合于公路工程质量检验的随机抽样方法一般有 以下4种:
(1)单纯随机抽样。 (2)分层抽样。 (3)两级取样。 (4)系统抽样。
3.抽样检验的评定方法 4.抽样检验的意义
三、数据的修约法则
2.相关图及回归分析 (1)相关图。相关图又称散布图或散点图,它是将有对应关系
的两种数据点在一张坐标图上所得。 ①相关图的种类。相关图的类型很多,一般可归纳为以下几种
形式 : a.强正相关。 b.弱正相关。 c.强负相关。 d.弱负相关。 e.不相关。 f.非线性相关。
②相关图的作图方法。 (1)数据收集分组:将两组特性数据集中,对应分组(一般应
化学实验数据处理与统计分析

化学实验数据处理与统计分析化学实验数据处理的基本步骤包括数据收集、数据整理、数据分析和数据展示。
首先,需要收集实验过程中所得到的原始数据,这些数据可以是实验仪器测量得到的数字、实验观察得到的现象或者实验操作所需的量。
数据整理阶段,需要将收集到的数据进行整理,例如删除错误数据、修正传输错误或者将数据转换为所使用的单位。
数据分析阶段,可以通过统计方法和图像分析来分析数据。
最后,将分析结果进行展示,可以使用表格、图像或者描述文字等方式。
在化学实验数据处理中,常用的统计方法包括均值、标准差、误差、置信区间等。
均值是一组数据的平均值,可以用来表示该组数据的中心位置。
标准差表示一组数据的离散程度,标准差越大表示数据的离散程度越大。
误差是测量值与真实值之间的差异,通常使用相对误差来表示,相对误差越小说明测量的准确性越高。
置信区间表示估计真实值的范围,在统计分析中经常使用到。
在化学实验数据处理中,还可以使用一些常用的统计图像来展示数据。
例如,直方图可以用来显示一组数据的分布情况,条形图可以用来对比不同组数据,折线图可以用来显示一组数据的变化趋势等。
通过统计图像,可以直观地展示数据的特征,以便更好地理解和分析数据。
在进行化学实验数据处理和统计分析时,还需要注意一些常见的误区。
首先,要注意选择合适的统计方法和图像,不同的数据类型和研究目的需要选择不同的分析方式。
其次,要注意数据的可靠性和重复性,必要时可以进行多次实验以提高结果的可靠性。
最后,要关注数据的异常值和偏差,对于可能影响分析结果的异常值,需要进行适当的处理或者排除。
综上所述,化学实验数据处理与统计分析是化学实验中非常重要的一部分,通过合理地处理和分析实验数据,可以提高实验结果的准确性和可靠性。
需要注意选择合适的统计方法和图像,关注数据的可靠性和重复性,以及对异常值和偏差进行合理处理。
只有这样,才能得出准确的实验结论,为进一步的实验和研究提供有力支持。
高一化学实验数据处理与分析

高一化学实验数据处理与分析科学实验是化学学习中重要的一部分,通过实验可以加深对化学原理和概念的理解,并培养学生的实验操作能力和科学探究精神。
然而,仅仅进行实验还不足以完整地学习化学知识,分析和处理实验数据同样重要。
本文将就高一化学实验数据处理与分析进行探讨。
一、实验数据的记录在进行化学实验时,准确地记录实验数据是非常重要的。
通过详细记录实验操作步骤和关键数据,不仅可以帮助我们回顾实验过程,还可以为后续的数据处理提供基础。
通常,实验数据可以分为定性数据和定量数据两类。
定性数据是用来描述性质或观察结果的数据,例如物质的颜色、气味,反应是否起泡等。
在记录定性数据时,应尽量使用准确的描述词汇,避免主观判断或个人情感的干扰。
定量数据是用来表示具体数值或量化结果的数据,例如重量、体积、温度等。
在记录定量数据时,应注意选择适当的单位,并保留正确的数字位数。
在实验中,常用的数据处理方法包括均值、中位数、众数等。
二、数据的处理与分析在实验数据记录完毕后,我们需要对数据进行处理和分析,以便得出比较准确的结果和结论。
下面将介绍一些常用的数据处理与分析方法。
1. 均值均值是最常用的数据处理方法之一,通过计算数据的平均值可以得到一组数据集的总体趋势。
计算均值时,应注意采用合适的公式,并按照实际情况选择算术均值、加权均值等。
2. 标准差标准差是用来衡量数据的离散程度的指标,反映了数据的波动情况。
标准差越大,说明数据离散程度越大;标准差越小,说明数据离散程度越小。
计算标准差时,可使用合适的公式,并按照实际情况选择样本标准差还是总体标准差。
3. 相关性分析在某些实验中,我们需要分析两个或多个变量之间的相关性。
通过统计学方法,可以计算出相关系数来判断变量之间的相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
4. 统计检验统计检验是判断实验结果是否显著的方法之一。
通过设定显著性水平和计算检验统计量,可以进行假设检验,从而得出是否拒绝原假设的结论。
高三物理实验的数据处理与分析

高三物理实验的数据处理与分析在高三物理学习中,实验是探究物理规律和加深理解的重要方式。
而实验的数据处理与分析是实验结果的关键环节,它能帮助我们更好地理解实验现象,并将其与理论知识相结合。
本文将介绍高三物理实验的数据处理与分析的方法和技巧。
1. 实验数据的处理在进行物理实验时,我们需要记录实验现象、观测数据和所采用的仪器,这些数据经过处理后可以反映出物理过程和规律。
以下是实验数据处理的一般步骤:1.1 数据筛选与整理首先,我们需要对实验数据进行筛选和整理。
将实验数据按照时间、位置或参数等进行分类,并剔除明显不符合实验目的的异常数据。
1.2 数据单位和精度在进行实验数据处理时,我们需要确定使用的数据单位和精度。
合适的单位和精度有助于减小数据处理过程中的误差,并提高实验结果的准确性。
1.3 计算数据平均值对于一系列实验数据,我们通常需要计算其平均值。
通过求平均值,可以减少个别数据对实验结果的影响,并更准确地得出结论。
1.4 统计数据误差在进行数据处理时,我们需要对实验数据的误差进行统计分析。
常见的误差包括随机误差和系统误差。
通过统计数据误差,可以评估实验数据的可靠性和精确性。
2. 实验数据的分析实验数据处理结束后,我们需要进行数据分析,以从中提取有关实验现象和规律的信息。
以下是实验数据分析的几种常见方法:2.1 数据图表展示利用数据图表是数据分析的重要手段。
我们可以借助折线图、柱状图或散点图等方式,将实验数据以图表的形式直观地展现出来,从中观察数据的趋势和规律。
2.2 数据趋势分析通过对数据的趋势进行分析,我们可以发现实验中存在的规律和关系。
例如,可以通过线性回归分析来拟合实验数据,得出相关的物理关系方程。
2.3 数据对比与验证在数据处理和分析过程中,我们可以将实验数据与理论模型或已知结果进行对比和验证。
通过对比分析,可以检验实验数据的可靠性,并验证物理规律的适用性。
2.4 结果的解释和讨论在分析实验数据时,我们还需要对实验结果进行解释和讨论。
03 试验检测—数据的统计计算与分析

1.数据的统计量计算 (1)算术平均值
算术平均值是表示一组数据集中位置最有用的统计特征量 ,经常用样本的算术平均值来代表总体的平均水平。
样本的算术平均值则用
x 表示。
1 n x xi n i 1
(2)标准差S
标准差有时也称标准离差、标准偏差或称均方差,它是 衡量样本数据波动性(离散程度)的指标。 在质量检验中,总体的标准偏差(σ )一般不易求得。 常用样本的标准偏差S。
(1)正态分布
正态分布的概率密度函数为:
Y f ( x) 1 2 e
( x )2 2 2
( x )
平均值μ 是f(x)曲线的位置参数, 它决定曲线最高点的横坐标。 标准偏差σ 是f(x)曲线的形状参 数,它的大小反映了曲线的宽窄程度。 σ 越大,曲线低而宽,说明观测值 落在μ 附近的概率越小,观测值越分散。
①服从正态分布数据的代表值 当限定上限时,代表值X的评定标准为:
X=X+ZɑS≤U(U为指标高限)
当限定下限时,代表值x的评定标准为: X=X-ZɑS≥L(L为指标低限)
当保证率为90%时,Za=1.282;当保证率 为93%时,Za=1.5;当保证率为95%时,Zɑ=5;
当保证率为97.72%时,Zɑ=2.0;当保证率为
99.87%时, Za=3.0。
②服从t分布数据的代表值 当限定上限时,代表值X的评定标准为:
当限定下限时,代表值x的评定标准为:
t分布中ta的数值不仅与保证率a有关,还随测点数N的不同而变,因其计算 复杂,有专用表格可査用。
n 为奇数时,正中间的数只有一个; n为偶数时,正中间的数有两个,取这两个数的平均值作为 中位数.
x n1 (n为奇数) 2 ~ x 1 ( x n x n1 )(n为偶数) 2 2 2
试验检测数据分析与处理

第1章试验检测数据分析与处理绪论一、公路工程质量的意义及影响因素二、公路工程质量检测的目的和意义1、质量检测是公路公路工程质量控制和评定的重要手段2、试验检测是提高工程质量、加快施工进度、降低工程造价、促进公路工程施工技术进步,具有十分重要的作用三、公路工程试验检测的工作方法1、工作细则(1)样本大小的确定(2)抽样方法(3)样本的保存(4)样本登记2、试验检测原始记录3、试验检测数据处理四、公路工程质量评定方法(一)公路工程质量评定依据:《公路工程质量检验评定标准》(JTGF80-2004)工程项目的划分(二)建设项目划分:单位工程分部工程分项工程﹟单位工程:在建设项目中,根据业主下达的任务和签订的合同,具有独立施工条件,可以单独作为成本计算的对象为单位工程;﹟分部工程:在单位工程中,按结构部位、路段长度及施工特点或施工任务划分若干个分部工程。
﹟分项工程:在分部工程中,按不同的施工方法、材料、工序及路段长度等划分若干个分项工程。
(三)公路工程质量评定程序施工单位自检监理抽检评定建设单位审定质检部门核查审定(四)工程质量评分方法分项工程分部工程单位工程合同段建设项目1、分项工程的评分方法基本要求检查内容实测项目外观质量质量保证资料分项工程实测项目分值之和为100分,外观缺陷或资料不全时,予以扣分。
分项工程评分=(实测项目中各检查项目得分之和)-(外观缺陷扣分)-(资料不全扣分)(1)基本要求检查按基本要求对工程进行认真检查。
经检查不符合基本要求规定时,不得进行工程质量的检验和评定。
(2)实测项目评分采用现场抽样方法,按照规定频率和下列计分方法对分项工程的施工质量直接进行检测评分。
①合格率评分方法按单点(组)测定值是否符合标准要求进行评定,并按合格率计分。
试验数据的分析与处理

3.有限次测量时的随机误差
正态分布是无限次测量数据的分布规律,而实际测定只能是有限次,其 分布规律不可能完全相同。 英国的统计学家兼化学家戈塞特 (W.S.GOSSET)提出了t分布规律
第二节 试验数据的统计方法
第 二
式中的σ为总体标准偏差,是 曲线两侧的拐点之一到直线x=μ的距 离,它表征了测定值的分散程度。标
章
准偏差较小的曲线陡峭,表明测定值
位于μ附近的概率较大,即测定的精
试验 密度高。与此相反,具有较大标准偏
数据 的分 析与
差较大的曲线平坦,表明测定值位于 μ附近的概率较小,即测定的精密度
析与 确度愈高,反之,误差愈大,准确度
处理 就越低。
第一节 测定值的误差
3.精确度
第
二
是对系统误差和随机误差的
章 综合描述。
试验 数据 的分 析与 处理
第二节 试验数据的统计方法
一、总体与样本
第
二
1.总体
章
又称母体,是统计分析中所要
研究对象的全体。而组成总体的每
试验
个单元称为个体。
数据 的分
2.样本
第二节 试验数据的统计方法
当测量次数非常多时,测量次数n与自由
度(n-1)的区别就很小了,此
第 二
时 x μ ,同时 s σ
章
试验 数据 的分 析与
lim n
xx n 1
2
x 2
n
处理
第二节 试验数据的统计方法
5.变异系数
第
ELISA的数据分析

ELISA的数据分析一、引言ELISA(酶联免疫吸附试验)是一种常用的实验技术,用于检测和定量分析蛋白质、抗体、激素等生物分子的存在和浓度。
本文旨在详细介绍ELISA数据分析的标准格式,包括数据处理、结果解读和统计分析等内容。
二、数据处理1. 数据收集:ELISA实验中,通常会测量标准曲线和样品的光密度值。
收集所有实验数据,包括标准曲线的各个浓度点的光密度值和样品的光密度值。
2. 数据校正:对于样品的光密度值,需要进行背景校正,即减去空白对照的光密度值。
计算每个样品的校正后光密度值。
3. 标准曲线拟合:使用标准曲线的各个浓度点的光密度值,进行曲线拟合,得到标准曲线的方程。
可以使用线性回归、多项式拟合等方法,选择最佳拟合曲线。
4. 样品浓度计算:根据样品的校正后光密度值,使用标准曲线的方程计算样品的浓度。
根据实验需要,可以进行对数转换、反函数转换等操作。
三、结果解读1. 样品浓度结果:根据上一步计算得到的样品浓度,可以得出每个样品的浓度值。
将浓度值按照实验要求进行单位转换,如ng/mL或IU/mL等。
2. 阳性与阴性判定:根据实验目的,确定阳性和阴性的阈值。
将样品浓度与阈值进行比较,判断样品是否为阳性或阴性。
可以根据实验要求设定不同的判定标准,如浓度大于阈值为阳性,小于阈值为阴性。
3. 数据可视化:将样品浓度结果绘制成图表,如柱状图、折线图等。
可以使用统计软件或数据处理软件进行图表绘制,以直观地展示实验结果。
四、统计分析1. 均值与标准差:计算样品浓度的均值和标准差,用于描述样品的集中趋势和离散程度。
可以使用Excel等软件进行计算。
2. 方差分析:如果实验中有多个组别或处理,可以使用方差分析(ANOVA)进行组间比较。
方差分析可以判断不同组别之间是否存在显著差异。
3. 相关性分析:如果实验中有多个变量,可以进行相关性分析,判断变量之间的相关程度。
可以使用Pearson相关系数或Spearman相关系数等方法进行计算。
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为:
甲路段:
Cv
4.13 55.2
7.48%
乙路段:
Cv
4.27 60.8
7.02%
从标准偏差看,S甲 S乙 。但从变异系数分析,Cv甲 Cv乙 ,说明甲路 段的摩擦系数相对波动比乙路段的大,面层抗滑稳定性较差。
二、抽样检验基础
其有效性取决于检验的可靠性,与以下因素相关:
(1)质量检验手段的可靠性。 (2)抽样检验方法的科学性。 (3)抽样检验方案的科学性。
1 n
n i 1
xi
n i 1
yi
Lxx
n
(xi
i1
x)2
n
i1
xi 2
1( n n i1
xi )2
相关系数----线性关系的显著检验
回归直线方程求得后,还须解决一个问题:x与y是否有线性关 系?或者说x与y的线性相关程度如何?为了回答这个问题, 需要建立一个检验法,即相关系数检验法。统称计量r为样本 相关系数,用下式表示:
R xmax xmin
【例2-3】例2-1中的检测数据的极差为
R FBmax FBmin 61 48 13 (BPN)
(4)标准偏差。也称标准离差、标准差或称均方差,它是衡量 样本数据波动性(离散程度)的指标。
n
S (x1 x) 2 (x2 x) 2 ... (xn x) 2
F B (58 56 60 53 48 54 50 61 57 55) /10 55.2
(BPN)
(2)中位数。
在一组数据x1、x2、…、xn中,按其大小次序排序,以排在
正中间的一个数表示总体的平均水平,称之为中位数,或 称中值,用表示。
x n 1
~
x
1
2
2
(xn
2
x n 1)
(3)经验公式法。
常把与曲线对应的公式称为经验公式,在回归分析中则称之为 回归方程。
根据一系列测量数据,建立函数关系式的基本步骤可以归纳如 下:
①描绘曲线。以自变量为横坐标,函数量为纵坐标,将测量数 据点绘在坐标纸上,并把数据点描绘成测量曲线。
②对描绘的曲线进行分析,确定函数关系式的基本形式。 ③曲线直化。 ④确定回归方程中的常量。 ⑤检验所确定公式的准确性。
(xi x)2
i 1
n 1
n 1
Cv (%)
_
100
(x 5)变异系数。标准偏差是反映样本数据的绝对波动
状况。
Cv (%)
_
100
x
【例2-5】若甲路段沥青混凝土面层的摩擦系数测得摆值的算术
平均值为55.2,标准偏差为4.13;乙路段的摩擦系数测得摆值
的算术平均值为60.8,标准偏差为4.27。则两路段的变异系数
二、检测数据的误差分析
1.误差的产生与种类 误差=测定值-真值
真值可表达为理论真值、约定真值、相对真值、近似真值。 误差可分为绝对误差和相对误差。 2.误差的来源 1)实验装置误差:标准器误差、仪器误差、附件误差。 2)环境误差: 3)人员误差: 4)方法误差: 3、误差的分类: 1)系统误差:可以采取适当的措施消除或校正。 2)随机误差:无法消除其影响。 3)过失误差:认真操作,可以避免。
(3)采用不同准则对可疑数据判断时,可能会出现不同的 结论,此时要对所选用准则的适用范围、给定的检验水平 的合理性,以及产生可疑数据的原因等作进一步的分析。
实例:2-8 见教材37页。
图示法的基本要点为:
①坐标纸的大小与分度的选择应与测量数据的精度相适应。
②坐标轴应注明分度值的有效数字和名称、单位,必要时还要 标明试验条件,坐标的文字书写方向应与该坐标轴平行,在 同一图上表示不同数据时应该用不同的符号加以区别。
③测量数据往往是分散的,如果用短线连接各点得到的就不是 光滑的曲线,而是折线,需要对曲线进行平滑处理。
2.数值修约进舍规则
四舍六入五考虑,五后非零则进一,五后为零视奇偶,奇升偶舍 要注意,修约一次要到位。
第二节 数据的处理与表达方法
一、数据的表达方法和数据分析
1.数据的表达方法:表格法、图示法和经验公式法等。 (1)表格法。 当无须获得自变量的函数关系或为了便于计算,
可将数据列成表格。 表格法简单方便,应用广泛,但有下列缺点:
(2)计算∣xk - x ︱,如果 ∣xk - x ∣ ≥kxσ(σ未知时以s代替σ)
则可将Xk剔除,否则保留。 上式中kx是与样本容量n有关的系数,可查表。
3、格拉布斯准则
设:x1、x2…xk…xn是从总体中抽取的样本,其中xk 为过大或过小值。判断方法如下:
(1)计算数据的平均值,如总体标准偏差σ未知时, 可求出样本标准偏差s;
(2)计算∣xk - x ︱,如果 ∣xk - x ∣≥g0(α,n)σ(σ未知时以s代
替σ) 则可将Xk剔除,否则保留。
应用判断准则时应注意以下几点:
(1)剔除可疑数据时,首先应对样本观测值中的最小值和最 大值进行判断,因为这两个值极有可能是可疑数据。
(2)可疑数据每次只能剔除一个,然后按剩下的样本观测 值,重新计算平均值和标准偏差σ,再做第二次判断,如 此逐个地剔除,直到所有剩下的值不再是可疑数据为止。 不允许一次同时剔除多个样本观测值。
1.抽样检验的类型
总的来说,抽样检验可分为非随机抽样和随机抽样两大类。
2.随机抽样的方法
随机抽样的方法有多种,适合于公路工程质量检验的随机抽样方法一般有 以下4种:
(1)单纯随机抽样。 (2)分层抽样。 (3)两级取样。 (4)系统抽样。
3.抽样检验的评定方法 4.抽样检验的意义
三、数据的修约法则
在30组以上),填入表中。 (2)定坐标。以要因作为x轴,结果(特征)作为y轴。 (3)数据打点入座。对应描出纵横坐标交点。 (4)说明。在图中适当的位置标明数据的个数、采集时间、工
程部位、制图人和制图日期。
(2)回归分析。
若两个变量x和y之间存在一定关系,并通过试验获得x和y的一
系列数据,用数学处理的方法得出这两个变量之间的关系式, 这就是回归分析 。
①表格法不能清晰的反映出数据之间的关系; ②表格法不易看出变量之间的变化规律; ③表格法对试验数据不能进行数学解析。 当自变量的函数关系无须获得,或为了便于计算,才将数据
列成表格,若想得出未测定的某个值时,可用内插法估计。
(2)图形法。
从图形上易看出函数的变化规律,但对图形解析困难,从图形 上得到某点函数值时,误差会很大。
如果两变量x和y之间的关系是线性关系,就称为一元线性回归。
如果两变量之间的关系是非线性关系,则称为一元非线性回 归或称曲线拟合。
线性回归分析的表达式为:y=a十bx 式中:a称为常数项,b称为回归系数。
b Lxy L xx
a y b x
Lxy
n
(xi
i 1
x)( yi
y)
n i 1
xi yi
1.检测数据的来源
检测数据就其本身的特性来说,可以分为计量值数据和计数值数 据。
(1)计量值。计量值数据是可以连续取值的数据,如长度、厚 度、直径、强度等质量特征。可以表示大小和单位,一般都 带有小数。
(2)计数值。计数值数据的特点是不连续,如不合格品数、缺 陷的点数等,它们一般没有单位,只有大小且只能用整数或 百分数表示。
(1)算术平均值。
x
1 n
( x1
x2
xn )
1 n
n i 1
xi
【例2-1】某路段沥青混凝土面层抗滑性能检测,摩擦系数的检
测使用摆式仪法,测得的摩擦摆值FB(BPN)(共10个测点)
分别为:58、56、60、53、48、54、50、61、57、55。求摩擦
系数的算术平均值。
解:摩擦系数的算术平均值:
第二章 试验检测数据的分析与处理
学习要求: 熟悉数理统计特征值及抽样检验,掌握数
据修约法则,熟悉数据的表达方法;会进行一 元线性回归分析,能运用相关法则对特异数据 的取舍判断。
第一节 数据的统计特征及抽样检验 第二节 数据的处理与表达方法
第一节 数据的统计特征及抽样检验
一、数据的统计特征及表达
1.总体与样本 2.数据的统计特征量
现原因。 (3)对于不能确定哪一测值是坏值的情况下,可在数理
统计的基础上进行判断予以剔除。
几种主要的判断方法
1、拉依达准则(3σ或3s准则)(适用于n>50的情况) 设为:过x1、大x或2…过x小k…值xn。是从总体中抽取的样本,其中xk (1)计算数据的平均值和标准差,如果总体标准差
未知是,可求出样本标准偏差s;
(2)计算∣xk - ︱, 如果: ∣xk - ︱>3σ
则将xk剔除,否x 则保留。
x
该方法的优点是计算方便、迅速,不用查表,但是判断过 于粗糙,只适用于样本容量n>50的情况。
2、肖维纳特准则
设:x1、x2…xk…xn是从总体中抽取的样本,其中xk 为过大或过小值。判断方法如下:
(1)计算数据的平均值和标准偏差σ,如总体标准 偏差σ未知时,可求出样本标准偏差s;
2
(n为奇数) (n为偶数)
【例2-2】检测值同例2-1,求中位数。
解:检测值按大小次序排列为:61、60、58、57、56、55、
54、53、50、48(BPN),n=10,则中位数为:
FB
FB(5) 2
FB(6)
56
2
55
55.5
(BPN)
(3)极差。在一组数据中最大值与最小值之差,称为 极差,记作:
2.相关图及回归分析 (1)相关图。相关图又称散布图或散点图,它是将有对应关系
的两种数据点在一张坐标图上所得。 ①相关图的种类。相关图的类型很多,一般可归纳为以下几种