M08TA20数据的收集与处理
工业物联网中的数据采集与处理技巧分享
工业物联网中的数据采集与处理技巧分享随着互联网的发展和技术的突破，物联网（Internet of Things，简称IoT）正在逐步改变着我们的生活和工作方式。
而在工业领域中，工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）的应用也越来越广泛。
作为IIoT中非常重要的一环，数据采集与处理技巧在实现设备互联和实时监控上起着至关重要的作用。
本文将分享一些在工业物联网中数据采集与处理方面的技巧和经验。
一、数据采集技巧1.选择合适的传感器在工业物联网中，传感器是用来采集环境和设备数据的关键设备。
选择合适的传感器对于数据采集的精度和准确性起着至关重要的作用。
在选择传感器时，需要考虑到监测的参数、采集频率、使用环境等因素，并选用可靠的品牌和适合工业环境的传感器。
2.确保数据的可靠性和完整性工业物联网中的数据采集面临着很多挑战，如噪声干扰、信号丢失和数据传输中断等。
为了确保数据的可靠性和完整性，可采取如下措施：- 使用冗余传感器：通过使用冗余传感器来多次采集同一参数，确保数据的准确性。
- 数据校验：在数据传输过程中，可以通过添加校验码或使用数据传输协议来验证数据的完整性和准确性。
- 数据备份：及时备份数据以应对可能出现的数据丢失或中断情况。
3.优化数据采集时间间隔不同的应用场景对数据采集的时间间隔有不同的要求。
在某些实时监控和反应快速的场景下，需要以较高的频率进行数据采集，而在一些长周期或稳定的场景下，则可以适当延长采集时间间隔。
优化数据采集时间间隔可以有效降低数据存储和传输的成本，并减少对系统资源的消耗。
二、数据处理技巧1.实时数据处理在工业物联网中，实时数据处理对于实现设备运行监控和预警功能非常重要。
实时数据处理需要保证对数据的即时处理和响应能力。
为了做到这一点，可以采用以下策略：- 数据流处理：通过使用流式处理技术，可以将数据流分割成多个小块，并通过并行处理来提高处理速度。
机器人的数据处理与分析工具
机器人的数据处理与分析工具机器人在今天的社会中扮演着越来越重要的角色。
它们可以在工业制造、医疗保健、家庭服务等领域中辅助人类工作。
然而，机器人能够收集的数据量巨大，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个挑战。
为了解决这个问题，科学家和工程师们开发了各种机器人的数据处理与分析工具。
一、数据采集与存储在进行数据处理与分析之前，机器人需要首先采集并存储数据。
数据采集可以通过传感器来完成，例如视觉传感器、声音传感器、温度传感器等。
这些传感器能够收集机器人周围环境的信息并转化为数字数据。
收集到的数据需要被存储在机器人的内存或外部存储设备中，以备后续的处理与分析。
二、数据预处理机器人采集到的原始数据可能包含一些噪声、误差或冗余内容，因此在进行进一步的处理与分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理的目标是修复或去除数据中的异常值，使数据更加准确和可靠。
预处理的方法包括滤波、插值、标准化等，通过这些方法可以使数据更具有一致性和可比性。
三、数据特征提取数据特征提取是机器人数据处理与分析中的重要步骤。
通过对数据进行特征提取，可以从数据中提取出有用的信息用于后续的分析与决策。
数据特征可以包括数据的统计信息、频谱分析结果、图像的纹理特征等。
特征提取的方法有很多种，可以根据具体的应用场景选择适当的方法。
四、数据分析与建模数据分析与建模是机器人数据处理的核心环节。
机器人通过对采集到的数据进行分析与建模，从而能够理解环境、识别物体、规划路径等。
数据分析与建模的方法包括统计学方法、机器学习算法、人工智能技术等。
通过这些方法，机器人能够从数据中学习知识，实现更加智能化的行为。
五、数据可视化数据可视化是将处理和分析结果以图表、图像等形式展示出来，使人们能够更直观地理解和利用数据。
通过数据可视化，机器人的处理与分析结果可以更好地被人类用户或其他系统理解和应用。
数据可视化的工具有很多，例如图表生成软件、虚拟现实技术等。
六、实时数据处理在某些应用场景下，机器人需要进行实时数据处理。
FANUC数控系统的机床数据采集
标签：分类：机床数据采集及监控发那科fanuc数据采集0i16i .'.一，・：一,・18i•报警数据：NC报警，PLC报警状态和PLC报警号所有数据均实时后台采集，不用任何人工干预。
针对具备以太网通信功能的西门子802系列数控系统，制造数据管理系统MDC可采集到大量的数据，其数据量与SINUMERIK 840D系列相当。
例如，典型的数据包括：•操作方式数据：手动JOG、乂口人、自动等•程序运行状态（运行，停止，暂停等）•主轴数据：主轴转速、主轴倍率，主轴负载，主轴运转状态•进给数据：进给速度、进给倍率轴数据：•轴坐标（机床坐标系、工件坐标系统），轴负载•加工数据：当前执行的程序名称、程序路径；当前使用的刀具•报警数据：报警代码、报警信息内容、报警时间所有数据均实时后台采集，不用任何人工干预。
MDC系统充分利用机床已有的硬件资源，实现机床通信资源的共享。
如MDC和DNC系统可共用数控系统的网卡或者串口通信端口进行数据采集和程序传输的功能。
例如西门子802D/C/S系统、FANUC 0i系统共用一个串口实现MDC/DNC两个系统的功能需要。
MDC系统的特点：以通用以太网为骨干网络，减低硬件投入，增强了数据通讯能力，奠定车间与工业以太网的发展相适应能力。
基于以太网络的模式从而充分利用车间现有网络，可完全与DNC网络兼容。
2）灵活的数据采集方式由于如今金属加工工业的数控机床数量较大，采用单一系统或单一机床的企业很少，对于大多数企业，其机床种类比较多，新旧不一，因此如果采用某一种数据采集方式则缺乏灵活性，从而使得能采集的数据不能最大化。
而根据车间现场具体设备情况采用相应的数据采集方式，既能获得最大的数据量，又能有效的控制成本投入，取得最佳的性价比。
制造数据管理系统MDC常见的采用如下方式：•软件通讯方式（TCP/IP、串口通讯等）•工业总线方式（如PROFIBUS、MODBUS, CAN总线等）•硬件方式（数据采集模块）•终端数据采集3）丰富的采集数据量从简单的开关量到复杂的模拟量和字符串，制造数据涵盖车间现场需求的各个方面。
详解华为12种数据采集技术及应用实践
详解华为12种数据采集技术及应用实践导读：数字化转型要从根本上加强数据的可获得性，围绕我们构建的数据主题和 对象丰富数据感知渠道。
要追求更加实时、全面、有效、安全的数据获取。
随着企业业务数字化转型的推进，非数字原生企业对数据的感知和获取提出了新的要求 和挑战，原有信息化平台的数据输出和人工录入能力已经远远满足不了企业内部组织在 数字化下的运作需求。
企业需要构建数据感知能力，采用现代化手段采集和获取数据, 减少人工录入。
数据感知能力架构如图1所示。
▲图1数据感数据感知可分为〃硬感知〃和“软感知〃，面向不同场景。
〃硬感知〃主要利用设备或装置进行数据的收集，收集对象为物理世界中的物理实体，或者是以物理实体为载体的信息、事件、流程等。
而〃软感知〃使用软件或者各种技术进行数据收集，收集的对象存在于数字世界，通常不依赖物理设备进行收集。
如图2所示。
数据存储结梅化 数据文档点虫统境飕系•条形码/二推码 •磁卡• RFID • OCR/ICR音须帮器设像音频感业 匿语视传工数据流• CLI •Message • ETLQueue • Data •Stream ReplicationProcessing • DataDiscovery非结构化 数据推9存储介质• RDBMS:SQL Server,DB2, Oracle,MySQL • DocumentDB: MongoDB, ArangoDB, Hbase.HDFS, OrientDB, Elastic,gunDB • ObjectDB: Versant,db4o, Objectivity, JADE,NDatabase • GraphDB: Neo4J,Infinite Graph, Sparksee, AllegroGraph, WhiteDB•ftt 次接入•实时接入•按需接入收据感知数据接入 图片▲图2感知分类一、基于物理世界的〃硬感知〃能力数据采集方式主要经历了人工采集和自动采集两个阶段。
智能家居系统中的数据分析与优化
智能家居系统中的数据分析与优化智能家居系统已经成为日常生活中不可或缺的一部分，它可以让我们的生活更加舒适、方便和智能。
在一个智能家居系统中，包含了许多智能设备和传感器，这些设备和传感器收集了大量的数据。
如何对这些数据进行分析和优化，将对智能家居系统的性能和效率产生深远的影响。
在本文中，我们将探讨智能家居系统中的数据分析和优化。
1. 数据的收集和处理在智能家居系统中，许多设备和传感器都可以收集数据，比如温度、湿度、光强等。
这些数据可以通过无线连接方式传输至智能家居控制中心。
一旦数据传输到控制中心，便需要进行处理，将数据转换成可供分析的形式。
通常情况下，第一步是将数据转化为标准格式并进行清洗，确认数据的准确性和完整性，以避免后续分析时出现偏差。
2. 数据分析和优化当数据被收集并转换为可供分析的形式后，接下来的任务是如何对数据进行分析和优化。
下面是一些关键的数据分析和优化任务：2.1 数据挖掘和分析：数据挖掘是自动发掘大型数据集的工作，它能够为我们识别、分类、聚类和预测。
数据挖掘可以帮助我们了解数据背后的规律和趋势，从而为优化智能家居系统提供指导。
2.2 模型和算法开发：为了实现数据分析和优化，我们需要开发模型和算法。
这些模型和算法需要被精确地设计和调整，以确保能够实现最佳的性能和效果。
例如，一种流行的算法是基于人工神经网络的预测模型，它可以预测未来的行为并采取相应的行动。
2.3 数据可视化和报告：可视化和报告是将分析数据展示给人类决策者的关键步骤。
数据可视化可以将数据的不同方面呈现在一个图表或图形中，使人们能够更好地理解数据。
同时，报告可以概述数据分析的结果，从而提供更深层次的洞察和决策支持。
3. 优化智能家居系统的效率和性能一旦数据分析和优化完成后，就可以开始优化智能家居系统的效率和性能。
以下是一些关键的优化策略：3.1 数据驱动的反馈控制：数据驱动的反馈控制是智能家居系统中的一种关键技术。
通过收集传感器数据并将其与目标值进行比较，系统可以自动实施反馈控制，以达到最佳效果。
IoT设备信息采集与处理
IoT设备信息采集与处理IoT设备信息采集与处理随着物联网（IoT）的快速发展，越来越多的设备和传感器被连接到互联网上，形成了庞大的物联网生态系统。
这些设备和传感器收集到的信息可以帮助我们更好地理解和改善我们的环境和生活。
然而，如何采集和处理这些大量的设备信息成为了一个重要的挑战。
首先，我们需要考虑设备信息的采集。
物联网设备可以收集各种各样的信息，包括温度、湿度、光照强度、压力等等。
为了采集这些信息，我们需要使用传感器和控制器。
传感器可以将物理量转换为电信号，控制器可以对传感器进行控制和配置。
这些设备通过无线或有线网络连接到云平台或数据中心，将采集到的信息传输过去。
其次，我们需要考虑设备信息的处理。
一旦设备信息被采集到云平台或数据中心，我们需要对其进行处理和分析。
这包括数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
数据清洗是指对采集到的原始数据进行校准和去除异常值，以确保数据的准确性和可靠性。
数据存储是将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续的查询和分析。
数据分析是对存储的数据进行统计和挖掘，以发现隐藏在数据中的模式和规律。
在物联网设备信息的采集和处理过程中，安全性也是一个重要的考虑因素。
由于物联网设备数量众多且分布广泛，设备信息的安全性成为了一个挑战。
为了确保设备信息的安全，我们需要采取一系列的安全措施，包括身份认证、数据加密和访问控制等。
身份认证是通过验证设备和用户的身份来确保信息的来源和接收方的合法性。
数据加密是通过加密算法对信息进行加密，以防止信息在传输过程中被窃取或篡改。
访问控制是通过授权机制来限制对设备信息的访问和操作。
最后，物联网设备信息的采集和处理不仅仅是为了我们个人的方便和舒适，更重要的是为了实现智能化和自动化的目标。
通过采集和处理设备信息，我们可以实现智能家居、智能城市、智能工厂等各种应用场景。
比如，通过采集和处理温度和湿度信息，我们可以实现智能家居的自动调节温度和湿度的功能；通过采集和处理交通流量和道路状况信息，我们可以实现智能交通的优化路线和交通信号控制。
TBCGPS数据处理简要流程
TBCGPS数据处理简要流程GPS（全球定位系统）数据处理的流程通常包括数据采集、数据预处理、信号解算、数据校正和数据分析等几个主要步骤。
下面将详细介绍GPS数据处理的流程。
1.数据采集：GPS接收器通过接收卫星发送的信号来确定位置，同时还可以记录位置、速度和时间等相关数据。
数据采集可以是实时进行的，也可以是离线的。
实时数据采集通常用于车辆导航、移动设备和船舶等实时定位应用；离线数据采集通常用于科学研究和数据分析等领域。
2.数据预处理：数据预处理包括数据清洗、野值处理和补偿等步骤。
数据清洗是指去除采集到的异常数据，如误差较大或无效的数据点；野值处理是指对异常数据进行修正或剔除处理，以提高数据的准确性；补偿是指对时钟误差、电离层延迟和大气延迟等误差进行校正，以提高数据的精度。
3.信号解算：信号解算是指根据接收到的卫星信号，计算出接收器的位置和速度等信息。
通常有单点解算、差分解算和网络解算等方法。
单点解算是指仅使用单个接收器进行位置计算，精度较低；差分解算是指使用多个接收器共同进行位置计算，通过测量接收器间的差异来降低误差，精度较高；网络解算是指利用网络连接的多个接收器进行位置计算，进一步提高精度。
4.数据校正：数据校正是指对解算得到的位置和速度进行修正，校正的目的是提高数据的准确性和一致性。
校正方法包括永久性（如大地水准面）和临时性（如地球自转、地壳运动）的校正。
永久性校正通常使用大地基准系统来修正解算结果，临时性校正则根据地球运动的模型来修正解算结果。
5.数据分析：数据分析是指对解算得到的位置和速度等数据进行统计、计算和分析，以提取有用的信息。
数据分析可以包括轨迹分析、速度分析、加速度分析和位置相关性分析等。
轨迹分析用于研究物体的运动路径和行为；速度分析用于研究物体的运动速度和变化；加速度分析用于研究物体的运动加速度和变化；位置相关性分析用于研究不同位置之间的相关性和空间分布。
综上所述，TBCGPS数据处理的流程包括数据采集、数据预处理、信号解算、数据校正和数据分析等几个主要步骤。
M28A-T硬件调试参考指南
最大输出电流：800mA
最大输出电流：2000mA
7. 调试串口打印乱码
① 检查双方通信波特率是否一致，双方波特率协商不一致会导致乱码出现； ② 在RXD、TXD信号线上添加上拉电阻，确保上电期间处于固定电平，不易出现乱码； ③ 检查电平是否匹配，不要把TTL和RS232电平直接相连，5V TTL不能接至3.3V TTL；
测量时钟输出是否正常
时钟参数是否满足要求
测量时钟ppm是否满足
5. 复位电路检测
① ② ③ ④ 检查复位信号是否正常，确保上电后复位信号为高电平（低电平）； 检测复位信号是否满足手册时序的要求，区分硬件复位和软件复位； 为增加复用信号的驱动能力及实现复位信号的隔离，可加入集成的门电路IC； 如果加入了硬件看门狗，需要确保在按时喂狗的情况下，处理器不会产生复位；
电源纹波和开关噪声
3.3V启动过冲有台阶产生
4. 产品时钟测量
① 测量产品的各个时钟是否能正常输出，如24MHz、26MHz、32.768KHz时钟； ② 确保时钟输出波形（正弦波、方波）、占空比、电平范围是否符合要求； ③ 确保频率的误差是否在合理的范围内，如±10ppm ±20ppm、±50ppm；
执行相关命令
执行命令后回显设置开启
执行相关命令
执行命令后回显设置启动
13.液晶/触摸屏
① ② ③ ④ ⑤ 对比参考电路确保电路设计的正确性； 仔细观察器件的焊接是否出现虚焊、短路的情况； 核对触摸屏、液晶的软排线是否存在松动、损坏的情况； 检测供电电压是否正常，电流余量在系统满负载工作下的供应是否充足； 参考时钟LCD_DCLK、行同步时钟LCD_HSYNC、列同步时钟LCD_VSYNC是否满足时序要求；
常用TF卡
OPAI调试关键词数据采集与处理优化AI模型训练数据样本
OPAI调试关键词数据采集与处理优化AI模型训练数据样本在人工智能（AI）技术的发展中，数据的质量和数量对于模型的训练和调试具有至关重要的作用。
为了提高模型的准确性和性能，OPAI （数据处理与智能分析平台）在关键词数据的采集与处理过程中进行了优化。
本文将从采集、处理、优化和样本数据四个方面展开介绍。
一、数据采集数据采集是建立AI模型的第一步，也是最基础的步骤。
OPAI采用了多种数据采集方法，包括网络爬虫、API接口和人工标注等。
网络爬虫可以快速抓取大量的数据，但可能存在数据质量较差的问题；API接口则能够获取数据的实时更新，但受限于接口的开放程度；人工标注则可以确保数据的准确性和标准化，但成本较高且速度较慢。
为了提高数据采集的效率和准确性，OPAI采用了混合数据采集方法。
首先，通过网络爬虫快速抓取大量的关键词相关数据，然后利用API接口进行数据的实时更新，最后，通过人工标注对数据进行筛选和验证。
这种混合采集方法不仅能够在保证数据质量的前提下快速获取数据，还能够及时更新数据，提高模型的迭代效率。
二、数据处理数据处理是将原始数据进行清洗和转换的过程，其目的是减少噪音数据、去除重复数据，并将数据转换为机器学习算法能够处理的格式。
OPAI在数据处理过程中采用了以下几个步骤：1. 数据清洗：通过筛选和过滤的方式去除噪音数据和重复数据。
这包括去除无效数据、修复错误数据和填充缺失数据等。
2. 数据转换：将原始数据按照机器学习算法的输入要求进行转换。
例如，将文本数据转换为向量表示，将分类标签进行独热编码等。
3. 特征工程：根据领域知识和特定任务的需求提取和构建合适的特征。
这可以包括词袋模型、TF-IDF特征、单词嵌入等。
通过以上数据处理步骤，OPAI能够将原始数据转换为高质量的训练样本，为后续的模型训练和调试提供有力支持。
三、优化为了提高AI模型的准确性和性能，OPAI在模型训练过程中对数据进行了优化。
优化的目标是选择合适的数据子集，提高训练样本的代表性和多样性。
DA280培训教程
DA280培训教程
DA280是一门关于数据分析的教程，它涵盖了从数据收集到数据清洗，再到数据分析和数据可视化的全套流程，可以说是一门非常实用的数据分析课程。
在这篇文章中，我们将重点介绍下DA280培训教程的两个核心部分：数据清洗和数据可视化。
一、数据清洗
数据清洗是数据处理中非常重要的环节，因为在日常的数据处理过程中，我们经常会遇到脏数据和缺失数据等情况，而这些数据往往会对后续的数据分析和建模造成较大的影响。
因此，数据清洗环节的核心任务就是筛选出有价值的数据，并对其中的脏数据和缺失数据进行处理。
在DA280培训教程中，我们学习了多种常用的数据清洗技术，比如数据类型的转换、异常值的处理、重复数据的删除、缺失值的填充等。
通过这些技术的运用，我们能够更加有效地处理数据，减少数据的偏差和误差，从而提高后续的数据处理和分析的准确度。
二、数据可视化
数据可视化是将分析结果以图表或其他形式进行展示的过程，通过可视化的展示方式，我们能够更加直观地了解数据之间的关系，从而更好地进行数据分析和决策。
在DA280培训教程中，我们学习了多种数据可视化的技术，比如柱状图、饼图、折线图、热力图、条形图等。
通过这些技术的学习和实战操作，我们能够更加熟练地运用不同的数据可视化技术，从而更好地呈现数据的特征和变化趋势。
总结：
作为一门非常实用的数据分析课程，DA280培训教程涵盖了数据清洗和数据可视化等两个核心部分。
通过对这两个部分的学习，我们可以更加熟练地掌握数据分析的技能，提高数据分析的准确性和效率。
因此，建议对数据分析感兴趣的同学，不妨参与学习一下DA280培训教程，相信它会对你的数据分析之路有所帮助。
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数据的收集与处理
月 日 姓 名
【知识要点】
1．普查的概念
定义：为一特定的目的而对考察对象进行全面调查，称为普查 2．抽样调查的概念
定义：为一特定目的而对部分考察对象所作的调查叫做抽样调查 3．总体：所要考察对象的全体叫做总体 个体：每一个考察的对象叫个体
4．样本：从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本，样本中个体的数目叫样本容量．
5．频数：每个对象出现的次数叫做频数
频率：每个对象出现的次数与总次数的比值为这个数据出现的频率 6．极差：一组数据中最大数据与最小数据的差。
7．方差和标准差
样本中各数据与样本平均数之间的差的平方的平均数叫做样本方差，方差的计算公式：
]()()[(1
222212x x x x x x n S n -++-+-=
标准差：])()()[(1
22221x x x x x x n
S n -++-+-=
【经典例题】
例1．某农技站为了研究某种玉米的产量，从地里取了20株玉米，称得玉米的产量如下：（单位：kg ）
0.25
；0.14;0.16;0.16;0.15;0.19;0.20;0.13;0.17;0.25;0.24;0.21;0.20;0.18;
0.21;0.17;0.14;0.21;0.16;0.21 则这一问题中的样本和个体各指什么？
例3．在学校开展的综合实践活动中，某班进行小制作评比，作品上交时间为5月1日到30
日，评委会把同学位交作品的件数按5天一组分组统计，绘制了频率分布直方图如图所示，已知从左至右各长方形的高的比为2：3：4：6：4：1，第三组的频数为12，请解答下列问题：（1）本次活动共有多少件作品参加评比？ （2）哪组上交的作品数量最多？有多少件？
（3）经过评比，第四组和第六组分别有10件、2件作品获奖，问这两组哪组获奖率较高？
例4．甲乙两名学生进行射击学习，两人在相同件下各射靶10次，将射击结果作统计分析如下：
命中环数 5 6 7 8 9 10 平均数 众数 方差 甲命中环数次数 1 4 2 1 1 1 7 6 2.2 乙命中环数次数 1 2 4 2 1 0
（2）根据你所学的统计方面的知识，利用上述，某些数据评价甲、乙两人的射击水平。
(3) 如果你是教练你会选择谁参加比赛.
例5. 已知数据9，11，10，x ，()y x y >的平均数是10，方差是2，求x 、y 的值.
例
【经典练习】
1 6 11 16 21 26 31 组距
频率
（每组含最小日期，不含最大日期）
1．下列调查方式适合采用某普查的是（ ）
A ．为了了解全世界一年级学生的发育状况
B ．为了考察一批水稻的生长情况
C ．为了了解你的好朋友的视力情况
D ．为了了解全市居民的消费水平 2．下面采用的是抽样调查方式的是（ ）
A ．为了了解全校学生的早餐消费情况，对全校500名学生进行逐个调查
B ．为了了解本班25名女生的身高状况，对全班25名女生的身高全部进行量取
C ．为了了解一本书中字的数量，任意选取其中的5页，进行分析
D ．为了了解全班同学回家帮父母干活的情况，对所有学生进行调查 3．下列说法中，不正确的是（ ）
A ．一组数据中的各个数据偏离平均数越大，说明这组数据的波动越大
B ．一组数据中各个数据越接近平均数，这组数据的方差越小
C ．甲组数据的每个数据比乙组数据的每个数据都大，那么甲组数据的方差大于乙组数据的方差
D ．两组数据，方差小的一组波动越小
4.已知一组数据1x ，2x ，3x ，4x ，5x 的 平均数是2,方差是3
1
,那么另一组数据231-x ，232-x ，
233-x ，234-x ， 235-x ，平均数和方差分别是( ) A.2,
31 B.2, 1 C.4, 3
2
D.4, 3 5．一组数据的方差为2s ,将这组数据的每一个数据乘以a ,则所得到的一组新数据的方差为( )
A. 2s
B.2as
C.22s a
D. 2
1s
a 6.设x s 是1x ，2x ，…，n x 的标准差，y s 是51+x ，52+x ，…，5+n x 的标准差，则正确的关系式是（ ）
A. x s =y s
B. y s =5+x s
C. 2)5(+=x y s s
D. 5+=x y s s 7.如果给数组中每个数减去同一个非零常数，则数组的（ ）
A.平均数改变，方差不变
B. 平均数改变，方差改变
C.平均数不变，方差改变
D. 平均数不变，方差不变
8
9y ，310102，3x ，4x 的方差是2,那么数据531+x ，32x 354， 12．某班同学参加知识竞赛，将竞赛所得成绩（取整数）进行整理后分成5组，并绘制成频率分布直方图，请结合直方图提供的信息，解答下列问题。
（1）该班共有多少名学生？
（2）60.5～70.5这一分数段的频数、频率分别是多少？ （3）根据统计图，提出一个问题，并回答你所提出的问题。
13．某中学部分同学参加全国初中数学竞赛，取得了优异的成绩，指导老师统计了所有参赛同学的成绩（成绩都是整数，试题满分120分），并且绘制了“频率分布直方图”，如图所示，请回答：
（1）该中学参加本次数学竞赛的有多少名同学？
（2）如果成绩在90分以上（含90分）的同学获奖，那么该中学参赛同学的获奖率是多少？ （3）这次竞赛成绩的中位数落在哪个分数段内？ （4）图中还提供了其他信息，例如该中学没有获得满分的同学人数等等，请再写出两条信息。
14.设样本1231,,,,,n n x x x x x -⋅⋅⋅的平均数是x ,方差是2s .求证()
22222
12
31n s x x x x nx n
=+++⋅⋅⋅+-.
x 是
课后作业
姓 名 成 绩
1．为了了解1000个民用发动机的使用寿命，从中抽出了20个进行试验，其中这1000个民用发动机的使用寿命的全体是这个问题中的（ ）
A ．总体
B ．个体
C ．校本
D ．方差 2．已知某校八年级300名学生的某次语文考试成绩，现在要知道，90分以上的占多少，80～90分的占多少，70～80分的占多少，60～70分的占多少，60分以下的占多少，需要做的工作是（ ）
A ．抽取样本，用样本估计总体
B ．求平均成绩
C ．计算方差
D ．计算频率分布
3.（1）天气预报说今天最高气温7°C ，最低气温－2°C ，则今天气温的极差为多少？ （2）据统计，某小区居民中年龄最大的为89岁，年纪最小的为1岁。
那么该小区人口年龄的极差为多少？
4．某市为了制定中考女生一分钟仰卧起坐的次数标准，抽取了50名毕业班的女生进行一分钟仰卧起坐次数测试，测试情况绘制成频数分布直方图和频数分布表如下：
（1）这次抽样测试的平均数、众数和中位数各是多少？
（2）根据这一样本数据的特点，你认为该市中考女生一分钟仰卧起坐项目测试的合格标准次数应定为多少较为合适？请简要说明理由。
（3）根据频数分布直方图，你能求出那些小组的频率吗？
（4）根据（2）中你认为合格的标准，试估计该市中考女生一分钟仰卧起坐项目测试的合格率是多少？
5.。