常用统计计算方法
常用统计计算方法
发展速度
是反映某种社会经济现象发展程度的相对指标，它是报告期发展水平与基期发展水平之比，用来说明社会经济现象发展变化的快慢。一般用百分数 (以基期水平为100)表示，也可用系数(以基期水平为1)表示。由于进行对比的基期水平不同，发展速度可分为定基发展速度和环比发展速度。
定基发展速度是报告期发展水平(an)与某一固定基期发展水平(通常是最初水平a0)之比。计算公式为：
定基发展速度＝
环比发展速度是报告期发展水平与前期发展水平之比。计算公式为：
环比发展速度＝
这两种速度指标之间存在一定关系，而环比发展速度的连乘积，等于定基发展速度。
平均发展速度
是说明某种现象一个较长时期内的逐年平均发展变化的程度，也是一定时期内各单位时期环比发展速度的平均数。它说明该时期内各单位时期的一般发展速度或典型发展速度。平均发展速度有两种计算方法：水平法和累计法。
⑴水平法。即几何平均数的方法，又称几何平均法。公式为：
r＝
⑵累计法。又称代数平均法或方程法。这种方法的数学依据是：从最初水平出发，按照平均发展速度发展，各期计算所得的水平之和，应等于各期实际水平之和。设X代表平均发展速度，则
将诸ai和an 代入，即可解得平均发展速度。但它的计算比较烦琐，需要利用高次方程式。实际工作中，一般可查对现成的《平均增长速度查对表》。
增长速度
是表明社会现象增长程度的相对指标，它是报告期的增长量与基期发展水平之比。计算公式为：
增长速度＝
a0:基期水平
a1：报告期水平-基期水平
增长速度分为定基增长速度和环比增长速度。定基增长速度是累积增长量与最初发展水平之比。计算公式为：
累计增长量
定基增长速度＝定基发展速度－1＝───────
最初发展水平
=
环比增长速度是逐期增长量与前期发展水平之比。计算公式为：
逐期增长量
环比增长速度＝环比发展速度－1＝────────
前一时期发展水平
=
环比增长速度的连乘积不等于定基增长速度。如果由环比增长速度求定基增长速度，须先将各个环比增长速度换算为环比发展速度后再加以连乘，将所得结果再减1即得定基增长速度。倍数
倍就是跟原数相同的数。倍数，只能用于数字的增加，不能用于数字的减少。如“增长多少倍”、“扩大多少倍”、“提高多少倍”都可以；但不能说“降低多少倍”、“缩小多少倍”、“减少多少倍”。因为减少一倍就减完了，再无什么可减了。运用倍数时，还要注意词的准确。如“增加了两倍”即原来是一，现在是三；“增加到两倍”，即原来是一，现在是二。这里的“了”和“到”不能缺少，也不能互换。
平均增长速度
是反映某种现象在一个较长时期中逐期递增的平均速度；平均发展速度是反映现象逐期发展的平均速度。计算公式为：
平均增长速度＝平均发展速度－１
计算某年到某年的平均增长速度的年份，均不包括基期年在内。如1991年至1996年平均每年增长速度，是以1990年为基期，1996年为报告期，年份从1991年算起，共6年，表示为1991－1996年平均每年增长多少。
番
增加一倍,就是增加100％; 翻一番，也是增加100％。除了一倍与一番相当外，两倍与两番以上的数字含义就不同了。而且数字越大，差距越大。如增加两倍，就指增加200％；翻两番；就是400％(一番是二、二番是四,三番就是八)，所以说翻两番就是增加了300％，翻三番就是增加了700％。“番”是按几何级数计算的，“倍”是按算术级数计算的。
计算翻番公式为：
n＝[lg(报告期数÷基数)]÷lg2
n表示翻番数lg是常用对数符号
百分数
是用一百做分母的分数，在数学中用“％”来表示，在文章中一般都写作“百分之多少”。百分数与倍数不同，它既可以表示数量的增加，也可以表示数量的减少。运用百分数时，也要注意概念的精确。如“比过去增长30％”,即过去为100，现在是“130％”;“比过去降低30％”，即过去是100，现在是“70”；“降低到原来的30％”，即原来是100，现在是“30”。
运用百分数时,还要注意有些数最多只能达到100%,如产品合格率，种子发芽率等；有些百分数只能小于100％，如粮食出粉率等；有些百分数却可以超过100％，如产品产量计划完成情况等。
“占”、“超”、“为”、“增”的用法，“占计划百分之几”指完成计划的百分之几；“超计划的百分之几”，就应该扣除原来的基数(－100％)；“为去年的百分之几”就是等于或相当于去年的百分之几；“比去年增长百分之几”应扣掉原有的基数（－100％）。
百分点
是指不同时期以百分数形式表示的相对指标（如：速度、指数、构成等）的变动幅度。例如：我国国内生产总值中，第一产业占的比重由1992年的23.8％下降到1993年的21.2％。
从上述资料中，我们可以说：国内生产总值中，第一产业占的比重，1993年比1992年下降2.6个百分（21.2－23.8＝－2.6）；但不能说下降2.6％。
价格因素的剔除
实物量指标和价值量指标是两个既有区别又有联系的指标。同一年度生产或销售某种产品的实物量乘以当年的价格，即转化为价值量指标；生产同样品种相同产量的实物在不同的年份有不同的价值量。因而，尽管有时价值量有一定的增减，但实物量并没有增减。为此，就有必要剔除价格因素，以真正反映实际工作量的增减。其主要方法是用价值量指标除以物价指数以后再
乘以100。在实际工作中，往往用来计算某指标的实际增长速度或发展速度。如社会消费品零售总额实际发展速度等于社会消费品零售总额发展速度除以同年商品零售价格总指数再乘以100；城镇居民生活费收入（农民人均纯收入）实际发展速度等于其名义发展速度除以职工生活费用价格指数（农民生活费用价格指数）再乘以100。而工（农）业总产值则采用编制工（农）业产品不变价的办法来消除价格变动因素的影响。如：扣除物价变动因素的职工平均工资，计算公式为：
报告期职工平均工资
职工平均实际工资＝─────────────
报告期职工生活费用价格指数
国民经济景气监测
国民经济景气监测是通过建立国民经济监测网络，利用监测指标体系、监测和预警模型，对国民经济运行实施有效地监测和预警统计的常用方法之一。这种方法就是在所选择的一组反映经济发展状况的敏感性指标中，运用有关的数据处理方法，选择若干指标组成为一个综合性的指标体系，并通过类似于一组交通管制信号红、黄、绿灯的标志，对这组指标和综合指标反映的当时国民经济状况，发出不同的信号，最后，通过观察分析信号的变动情况，来判断未来经济发展态势的方法。
运用这种方法的基本步骤是：第一，选择和确定能够反映国民经济运行状况的监测指标，这些指标最好是按月度或季度收集整理；第二，计算各指标指数，即各指标本期的实际值与上年同期的数值相比，然后对其结果进行季节调整，消除季节因素和不规则因素，用以制订预警信号；第三，确定各个灯区的临界限，将各指标指数按照各种临界限划分为红灯区、黄灯区、绿灯区、浅蓝灯区和蓝灯区五个区间，并将５个区间依次赋值为５分、４分、３分、２分和１分；第四，根据确定灯号分数的标准，将消除季节因素和不规则因素的各指标的指数转换为灯号分数；第五，综合各指标的灯号分数，求得整个国民经济动态平均灯号分数；第六，根据整个国民经济动态平均灯号分数进行预警信号的分析。当预警信号亮出绿灯，表示当时的经济景气比较稳定，可在稳定中采取一定的促进经济增长的措施；当预警信号亮出黄灯，说明经济尚稳，但短期内有转热或趋稳的可能；当预警信号亮出红灯时，表明经济稍热，若无适当措施，经济增长过热必将来临；当双红灯出现时，说明已经过热，必须采取有力的紧缩措施；蓝灯表示已进入萧条，必须采取强力刺激经济复苏的对策。
目前国家统计局采用的宏观经济运行监测指标体系，是选择以下12个指标组成：工业总产值、预算内工业企业销售收入、基础产品产量指数、商品流转次数、社会商品零售总额、商业国内工业品纯购进、固定资产投资额、狭义货币Ｍ1（现金＋企业、机关活期存款）、企业存款、银行现金总支出、出口额、全国生活费用价格指数。以上指标得分相加，48分以上为红灯区（过热）；42－48分为黄灯区(偏热)；30－42分为绿灯区(正常)；24－30分为浅蓝灯区(偏冷)；24分以下为蓝灯区(冷)。
采用经济景气打分和综合评分的方法比较直观，易于理解，应用方便。近年来很多国家都运用这种方法对宏观经济运行状况进行监测和预警。值得注意的是：对于极其复杂的整个国民经济系统来说，必须定量与定性分析相结合，并充分发挥定性分析的作用，不宜片面强调这种方法的作用。
人口增长率
一定时期内人口增长数与期初总人口之比，一般以百分比表示。计算公式为：
期末人口数－期初人口数
人口增长率＝────────────×100％
期初人口数
人口年增长率
以年为单位计算人口规模增减程度的指标，计算公式为：
年末人口数－年初人口数
人口年增长率＝───────────×100％
年初人口数
负担系数
是指每一就业者所负担的人口数（包括就业者本人）。把负担系数的倒数用百分数表示就是就业面，即就业人口占家庭总人口的比重。计算公式为：
家庭总人口数
负担系数＝────────
就业人口数
由于退休、离休人员领取一定数量的退休金或离休金，一般均可维持本人生活，因而在计算负担系数时也可根据研究问题的需要，不将退休、离休人员作为被负担人口，即可采用下列计算公式：
家庭人口数－退休离休人数
负担系数＝───────────────
就业人口数
失业率
过去我国一直沿用待业指标，计算待业率。从1994年开始，统计上用失业率这个指标。这一改变，引起国内外一些人士的关注。1994年我国只计算全国城镇失业率，还没有计算和公布全社会、农村的失业率。
所谓失业，在我国统计上是这样规定的：在一定劳动年龄内(男的16─50岁，女16─45岁)，有劳动能力，有就业要求，而未就业的城镇居民。临时安排了工作，劳动收入达到最底一级工的收入水平，或虽无职业，但不要求就业者，不作失业人员。计算失业率的公式为:
城镇失业人员
城镇失业率＝─────────────×100％
城镇在业人员＋城镇失业人员
统计失业人数和计算失业率，一般以年末为时点。
投资率
通常是指总投资占国内生产总值的比率。但是，国内生产总值由于受进出口的影响，又有生产额与使用额的区分。因此，投资率也可以从以下两个不同的角度进行观察。用公式表示：
总投资
投资率＝─────────×100％
国内生产总值生产额
或：
总投资
投资率＝───────────×100％
国内生产总值使用额
国内生产总值生产额反映国家（或地区）的经济实力和经济发展水平，而国内生产总值使用额则反映国内生产总值实际使用于国内投资与消费的总规模。因此，前者可以观察投资与国家经济实力的关系，从中看出投资规模的经济承受能力；后者可以观察可供国内使用的国内生产总值在投资与消费之间的分配，从中可以看出投资与消费之间的比例关系。
由于投资不同于积累，国内生产总值不同于国民收入，因此，投资率也有别于积累率。比较起来，由于总投资包括全部固定资产投资，所以投资率能更全面地反映建设规模，更确切地观察建设与生产、建设与消费之间的关系。同时，投资率也有利于国际比较。
投资系数
是指一定时期的总投资与新增国内生产总值之比。即一定时期每新增单位国内生产总值需要多少投资。计算公式为：
总投资
投资系数＝──────────
新增国内生产总值
这个指标还可以根据需要，写成新增国内生产总值与总投资之比，即：
新增国内生产总值
────────
总投资
用来表示单位投资可以新增多少国内生产总值。这两个指标都能反映出投资的经济效益，是重要的宏观经济效益指标。
恩格尔系数
19世纪德国统计学家恩格尔根据统计资料，对消费结构的变化得出一个规律：一个家庭收入越少，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入的增加，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出则会下降。推而广之，一个国家越穷，每个国民的平均收入中（或平均支出中）用于购买食物的支出所占比例就越大，随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。恩格尔定律的公式：
食物支出变动百分比
食物支出对总支出的比率(R1)＝──────────
总支出变动百分比
或
食物支出变动百分比
食物支出对收入的比率(R2)＝──────────
收入变动百分比
R2又称为食物支出的收入弹性。
恩格尔定律是根据经验数据提出的，它是在假定其他一切变量都是常数的前提下才适用的，因此在考察食物支出在收入中所占比例的变动问题时，还应当考虑城市化程度、食品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素都会影响家庭的食物支出增加。只有达到相当高的平均食物消费水平时，收入的进一步增加才不对食物支出发生重要的影响。
恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数，是表示生活水平高低的一个指标。其计算公式如下：
食物支出金额
恩格尔系数＝───────
总支出金额
除食物支出外，衣着、住房、日用必需品等的支出，也同样在不断增长的家庭收入或总支出中，所占比重上升一段时期后，呈递减趋势。
主办单位:山西省水利厅规划计划处
承办单位:山西省水利信息中心
地址:太原市新建路113号Email:
常用统计分析方法
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
污染物排放j计算方法
工业污染物排放统计方法 一、工业污染物估算常用方法 工业企业环境统计工作中对废气、废水和固体废物及所含污染物产生量、排放量的计算通常采用三种方法，即实测法、物料衡算法和产排污系数法。 1、实测法 实测法是通过监测手段或国家有关部门认定的连续计量设施，测量废气、废水的流速、流量和废气、废水中污染物的浓度，用环保部门认可的测量数据来计算各种污染物的产生量和排放总量的统计计算方法。 G=KC i Q 式中：G——污染物产生量或排放量； Q——介质流量； C i——介质中i污染物浓度； K——单位换算系数。 浓度和流量的单位不一致时，单位换算系数K取不同的值。废水中污染物的浓度单位常取mg/L，系数K取10-3；废气中污染物的浓度一般取mg/L，系数K取10-6。 实测法的基础数据主要来自于环境监测站。监测数据是通过科学、合理地采集样品、分析样品而获得的。监测采集的样品是对监测的环境要素的总体而言，如采集的样品缺乏代表性，尽管测试分析很准确，不具备代表性的数据也毫无意义。 因受现有监测技术和监测条件的约束，实测法有一定的局限性。这主要是目前除了重点污染源有比较准确的监测数据外，其他多数非重点污染源不能得到有效的监测；而且很多重点污染源还未实现连续监测，监测结果的代表性有待提高。 例某炼油厂年排废水2万t，废水中废油浓度C油为500mg/L，COD浓度C COD为300mg/L，水未处理直接排放。计算该厂废油和COD的年排放量。 解：G油＝K C油Q ＝10-6×500×2×104 ＝10（t） G COD＝K C COD Q ＝10-6×300×2×104 ＝6（t） 例某冶炼厂排气筒截面0.4m2，排气平均流速12.5m/s，实测所排废气中SO2平均浓度12mg/m3，粉尘浓度8mg/L计算该排气筒每小时SO2和粉尘的排放量。 解：每小时废气流量Q=12.5×0.4×3600 = 1.8×104（m3/h） 每小时SO2排放量Gso2 = 10—6×12×1.8×104 = 0.216（kg/h) 每小时粉尘排放量G粉尘= 10—6×8×1.8×104 = 0.144（（kg/h) 2、物料衡算法 物料衡算法是指根据物质质量守恒原理，对生产过程中使用的物料变化情况进行定量分析的一种方法。即： 投入物料量总和＝产出物料量总和 ＝主副产品和回收及综合利用的物质量总和＋排出系统外的废物质量这里的排出系统外的废物质量包括可控制与不可控制生产性废物及工艺过程的泄漏等物料流失。
科研常用的实验数据分析与处理方法
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
SPC常用计算方法
SPC常用计算方法 SPC基础知识及常用计算方法 SPC基础知识 一、 SPC定义： 1、 SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。 也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。 2、良好品质，必须做到下面几点： ①变异性低 ②耐用度 ③吸引力 ④合理的价格 3、变异的来源：大概来自5个方面： ①机器②材料③方法④环境⑤作业人员 应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。 4、 SPC不是一个观念，而是要行动的 步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。 步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。 步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。 步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。 步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。 步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。 步骤七、制程之继续管制——经过前6个步骤，人制程能力符合客户的要求，且管制图上的点未出管制界限时，则可将此管制界限沿有作为制程之继续管制，但当制程条件如有变动时，如机器，材料，方法等产生异动时，则须回到步骤三，不可沿原先之管制界限。 SPC的应用步骤其流程图如下： Ca制程准确度 Cp制程精密度 Cpk制程能力指数 二、管制图的运用 管制图的种类又依数值资料是计量值或计数值者，划分为二大类即计量值管制图与计数值管制图，计量值管制图不但只告诉你制程有问题了，还可以告诉你制程在什么地方出了问题，是中心值产生了问题还是变异量产生了问题。而在计量值管制图应用不便或应用时，则可采用计数值
常用的数据统计方法
常用的数据统计方法 一、集中趋势分析 集中趋势反映一组资料中各数据所具有的共同特征，如资料中各数据聚集的位置或者一组数据的中心点等，可以是算术平均数、中位数、众数等。 ?算术平均数 算术平均数也可以称作均值，是数据集中趋势的最主要测度量。 （1）简单算术平均数。简单算术平均数的计算公式如下：（P2） ∑ = 求和符号 X = 每一变量 N = 样本量 例 1：已知某组织五类主要职工的月收入分别是 4000 、 5000 、 6000 、 10000 和15000 元，求这五类职工的平均月收入。 解： （元） 以上大小不等五个数值的月收入水平相互抵消的结果反映的该组织职工公众的平均月收入水平。从数据分布来看各个数据围绕 8000 元上下分布，算术平均数就是该组数据的中心值，反映了该组数据的集中趋势。 （2）加权算术平均数 如果是根据分组资料计算算术平均数，由于分组资料中每个数值出现的次数不同，所以要用次数做权数计算加权算术平均数。计算公式如下：
F = 权数（每一变量的次数或频率） ∑ F = N = 样本量 例 2：某组织有月收入 3000 元的公众 50 人， 5000 的 30 人， 7000 的 10 人，10000 的 8 人， 15000 的 2 人，求该组公众的平均月收入。 解： =480000/100=4800 （元） 可见该组公众的平均月收入不简单地等于（3000+5000+7000+10000+15000） /5 。从加权算术平均数的计算公式以及上例的计算过程及结果来看，算术平均数大小不仅受到各组变量数值大小的影响，而且还受各组变量权数大小的影响。 例 3：某组织公众周工资水平整理成分组资料如下表，试计算该组织公众周收入的平均值。 按工资分组工人数组中值 F M 100～200 10 150 200～300 30 250 300～400 40 350 400～500 20 450 合计 100 — 解：
常用统计工具1
1. np ——在一容量为n 的样本中不合格品的数量，np 图的介绍见第Ⅲ章第2节。 2. P n ——样本容量恒定为n 时，不合格品数的平均数。 3. P ——一个样本中的不合格品率，p 图的介绍如见第Ⅲ单第1节。 4. P ——一系列样本中的平均不合格品率。 5. P P ——性能指数，通常定义为S LSL USL σ?6)(-。 6. PR ——性能比率，通常定义为) (?6LSL USL s -σ。 7. Ppk ——性能指数，通常定义为 S X USL σ?3-或S LSL X σ?3-的最小值。 8. Pz ——输出超过利益点的比例,这种利益点诸如特定的规范限值,与过程均值之差为z 个标准差 单位。 9. R ——子组的极差（最大值减去最小值）；R 图的介绍见第Ⅱ章。 10. R ——一系列容量相等子组的平均极差。 11. R ——一系列容量相等子组的平均极差的均值。 12. R ~——一系列容量相等子组的极差的中位数极差。 13. S ——子组的样本标准差，S 图的介绍见第Ⅱ章第2节。 14. s ——过程的样本标准差，s 的介绍见第Ⅱ章第5节。 15. S ——一系列子组的平均样本标准差，如有必要可以按样本容量加权。 16. SL ——单边工程规范极限。 17. u ——一个样本中每单元不合格数,这个样本可能含有一个以上单位,u 图的介绍见第Ⅲ章第4节。 18. u ——样本中单位不合格数的平均值，样本的容量不必相等。 19. UCL ——上控制限，P R X UCL UCL UCL ，，等分别是均值、极差、不合格品率等的上控制限。 20. USL ——工程规范的上限。 21. X ——一个单值，是其它子组统计值的基础，单值图的讨论见第Ⅱ章第4节。 22. X ——一个子组内数值的平均数,X 图的讨论见第Ⅱ章第1节。 23. LCL ——下控制限。P R LCL LCL 、、X LCL 等分别是均值、极差、不合格品率等的下控制限。 24. LSL ——工程规范的下限。 25. MR ——主要用于单值图的一系列点的移动极差。 26. n ——一个子组内的单值的个数；子组的样本容量。 27. n ——平均子组样本容量。 28. X ——子组均值的均值（如有必要可按样本容量加权）；测得的过程均值。 注：在本手册中，X 用作单值图的过程均值（第Ⅱ章第4节）尽管它仅代表一个水平的平均（单值点），以便避免与通常代表子组均值的X 相混淆。 29. X ~ ——一个子组的数值的中位数；中位数图的讨论见第Ⅱ章第3节。
大数据统计分析方法简介
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
环境统计6
第六次作业 1、分发统一的含铜0.100mg/L的样品到六个实验室，各实验室5次测定值如表1，试比较不同实验室之间是否存在显著性差异？ 表1 6个实验室测定结果比较 实验室铜测定值（mg/L） 10.0980.0990.0980.1000.099 20.0990.1010.0990.0980.097 30.1010.1010.1010.1010.102 40.1000.1000.0970.0970.095 50.0980.0940.1020.1000.100 60.0980.0940.0980.0980.098解：单因素方差分析 (1)H0: 不同实验室之间不存在差异 H A:. 不同实验室之间存在差异。 (2)确定显著水平α=0.05 (3)计算 进行F 检验，P=0.017 由此判断组间差异极显著 为了确定各个实验室之间的差异是否显著，需要进行多重比较。结果表明3与1、2、4、5、6差异显著。其余差异不显著。 2、用3种方法测定水中硫酸盐含量，结果如表2，问3种方法测定结果是否有显著性差别？
表2 3种方法测定水中硫酸盐含量 甲法乙法丙法 279229210 334274285 303310117 378 198 解：组内观测次数不相等的方差分析 (1)H0: 3种方法测定结果没有显著性差别 H A: 3种方法测定结果有显著性差别 (2)确定显著水平α=0.05 (3)计算 进行F 检验，P=0.212 组间差异无显著性差异 3、某地区通过大量饮用水源调查得知，压力井细菌总数合格率为63%，先抽查压水井水样80份，细菌总数合格的58份，合格率为72.5%。问这批抽查水样的合格率与大量调查的合格率有无显著性差别？ 解：进行适合性检验 (1)H0: 这批抽查水样的合格率与大量调查的合格率无差别。 H A:.这批抽查水样的合格率与大量调查的合格率有差别。 (2)确定显著水平α=0.05 (3)计算
环境影响评价 常用计算系数
环境影响评价必须掌握的方法 计算系数 烧一吨煤，产生1600×S%千克SO2，1万立方米废气；产生200千克烟尘。 烧一吨柴油，排放2000×S％千克SO2，1.2万立米废气；排放1千克烟尘。 烧一吨重油，排放2000×S％千克SO2，1.6万立米废气；排放2千克烟尘。 大电厂，烟尘治理好，去除率超98%，烧一吨煤，排放烟尘3-5千克。 普通企业，有治理设施的，烧一吨煤，排放烟尘10-15千克； 砖瓦生产，每万块产品排放40-80千克烟尘；12-18千克二氧化硫。 规模水泥厂，每吨水泥产品排放3-7千克粉尘；1千克二氧化硫。 乡镇小水泥厂，每吨水泥产品排放12-20千克粉尘；1千克二氧化硫。 【物料衡算公式】 1吨煤炭燃烧时产生的SO2量＝1600×S千克；S含硫率，一般0.6-1.5%。若燃煤的含硫率为1%，则烧1吨煤排放16公斤SO2 。 1吨燃油燃烧时产生的SO2量＝2000×S千克；S含硫率，一般重油 1.5-3%，柴油0.5-0.8%。若含硫率为2%，燃烧1吨油排放40公斤SO2 。 排污系数：燃烧一吨煤，排放0.9-1.2万标立方米燃烧废气，电厂可取小值，其他小厂可取大值。燃烧一吨油，排放1.2－1.6万标立方米废气，柴油取小值，重油取大值。 【城镇排水折算系数】 0.7~0.9，即用水量的70-90%。 【生活污水排放系数】采用本地区的实测系数。。 【生活污水中COD产生系数】60g/人.日。也可用本地区的实测系数。 【生活污水中氨氮产生系数】7g/人.日。也可用本地区的实测系数。使用系数进行计算时，人口数一般指城镇人口数；在外来较多的地区，可用常住人口数或加上外来人口数。 【生活及其他烟尘排放量】 按燃用民用型煤和原煤分别采用不同的系数计算： 民用型煤：每吨型煤排放1~2公斤烟尘 原煤：每吨原煤排放8~10公斤烟尘 【工业废气排放总量计算】 1.实测法 当废气排放量有实测值时，采用下式计算： Q年= Q时× B年/B时/10000 式中： Q年——全年废气排放量，万标m3/y； Q时——废气小时排放量，标m3/h；
16种常用的数据分析方法汇总
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。
数据采集统计方法
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
环境统计主要计算方法
工业污染物排放统计方法 工业企业环境统计工作中对废气、废水和固体废物及所含污染物产生量、排放量的计算通常采用三种方法，即实测法、物料衡算法和产排污系数法。 1、实测法 实测法是通过监测手段或国家有关部门认定的连续计量设施，测量废气、废水的流速、流量和废气、废水中污染物的浓度，用环保部门认可的测量数据来计算各种污染物的产生量和排放总量的统计计算方法。 G=KC i Q 式中：G——污染物产生量或排放量； Q——介质流量； C i——介质中i污染物浓度； K——单位换算系数。 浓度和流量的单位不一致时，单位换算系数K取不同的值。废水中污染物的浓度单位常取mg/L，系数K取10-3；废气中污染物的浓度一般取mg/L，系数K取10-6。 实测法的基础数据主要来自于环境监测站。监测数据是通过科学、合理地采集样品、分析样品而获得的。监测采集的样品是对监测的环境要素的总体而言，如采集的样品缺乏代表性，尽管测试分析很准确，不具备代表性的数据也毫无意义。监测样品的代表性由以下环节来决定：（1）采样点的布设。应充分考虑采样点的代表性，满足概率随机性的要求，尽量减少主观误差。废水污染物的监测要求，一类污染物一律在各车间或车间处理设施排放口取样监测；二类污染物在企业各个废水排放口取样监测。 （2）采样时问和频率。应根据监测的目的及监测组分的时间变化而定。污染源的监测频率要求一年监测2～4次，每次间隔时间不得少于1个月；一般监测两次(在正常生产条件下)，上半年和下半年各监测一次。 （3）样品的完整性。数据的完整性取决于采集到的样品的完整性，只有对所有采样点采集到的全套样品进行监测分析，才能得到完整的监测数据。 （4）监测数据的可比性。要使监测数据具有可比性，常采用的办法是使用标准样品(又称标准物质)和国家认可的环境监测分析方法。使用国家级标准样品可以使监测结果在很大范围内准确可比，使用国家认可的环境监测分析方法可减少系统误差，增加监测数据之间的可比性。 因受现有监测技术和监测条件的约束，实测法有一定的局限性。这主要是目前除了重点污染源有比较准确的监测数据外，其他多数非重点污染源不能得到有效的监测；而且很多重点污染源还未实现连续监测，监测结果的代表性有待提高。 例某炼油厂年排废水2万t，废水中废油浓度C油为500mg/L，COD浓度C COD为300mg/L，水未处理直接排放。计算该厂废油和COD的年排放量。 解：G油＝K C油Q ＝10-6×500×2×104 ＝10（t） G COD＝K C COD Q ＝10-6×300×2×104 ＝6（t） 例某冶炼厂排气筒截面0.4m2，排气平均流速12.5m/s，实测所排废气中SO2平均浓度12mg/m3，
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
环境统计指标体系编制说明.doc
“十二五”环境统计指标体系编制说明 2011年9月
一、背景情况 环境统计是环境管理的一项重要内容和基础工作。1980年11月，为了加强环境管理,掌握环境污染、治理情况和环境保护工作开展情况，为制定相关政策、编制规划和开展管理工作服务，国务院环境保护领导小组办公室在北京主持召开了全国第一次环境统计工作会议，针对我国县及县以上工业“三废”排放，及其治理情况和环保队伍自身建设、工作发展情况开展环境统计，这标志着我国环境统计工作的起步和环境统计报表制度的建立。 经过30多年的不断探索和完善，环境统计已经在为各级政府制定社会经济和环境保护方针政策，开展各项环境管理工作，向社会提供环境保护情况信息等方面都发挥了十分重要的作用。而且已经初步形成了较为系统、完整的部门统计体系。 现行的环境统计报表制度，包括环境统计综合报表、环境统计专业报表制度和环境统计年报工作技术要求等一系列文件。其中，环境统计综合报表和环境统计专业报表制度是核心内容。 环境统计综合年报制度的实施范围为有污染排放的工业企业、医院、城镇生活及其他排污单位、实施污染物集中处置的危险废物集中处置厂和城市污水处理厂等。环境统计综合年报制度由16张年报表、5张季报表、351项指标组成，主要统计内容为企业污染物排放和环境治理设施运行情况。 环境统计专业年报制度的实施范围是除核安全和外事（单独统
计）以外的所有环境保护业务部门的工作，包括环保系统能力建设，污染防治、生态保护、环境法制和监督执法，环境监测、科技标准、环境影响评价等环境管理工作情况。“十一五”环境统计专业报表制度由22张年报表、7张季报表、639项指标组成。 环境统计报表按年度每年初上报一次。其中综合报表由企业和相关单位填报，各级环保部门逐级汇总上报；专业报表由各级环保部门的主管业务部门统计填报并逐级上报。国家环境统计年报和公报在完成全国环境统计数据汇总之后，一般在六五世界环境日前发布。 随着环境管理工作的不断深入，尤其是“十一五”期间主要污染物总量减排工作的推动，环境统计数据质量引起各级领导和各相关方面更高的重视与关注，环境统计工作得到了明显的强化和提高。 二、修改的必要性 “十二五”期间我国将进一步推进主要污染物总量减排工作，各项环境管理工作也在不断深入和实行量化管理，对环境统计的要求也将越来越高，从而使环境统计面临着严峻的挑战和良好的发展机遇。 近年来，环境统计工作虽然不断进行积极的探索和必要的调整，但从总体上看，主要统计指标体系、技术体系和管理模式仍沿用上世纪九十年代甚至更早期的做法，而且由于长期以来环境统计能力建设和工作基础薄弱、方法相对落后，加之客观上存在统计对象种类多、差异大、变化快、数据获取难等具体困难，尤其是一部分企业和地方，为了应付各种检查和考核，人为调整数据，更使得数据质量受到严重影响，许多方面已不能适应当前环境保护工作的需要，改革势在必行。
统计学常用检验方法
统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工 作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对 象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受 试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样 本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）： 用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOVA）： 用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据 1
环境统计系统-常见问题0124
常见问题汇总V1.1 登陆问题 一、登陆网址问题 企业的登录用户名和密码问区县要！！！！！ 环保单位用户登录地址：http://10.100.249.42/htweb 登录地址、用户名和密码ht2017都与环统名录库保持一致。 企业用户登录地址：http://114.251.10.129/htqy https://www.wendangku.net/doc/087555673.html,/htqy/#/login 用户名由企业名录库管理导出，和环保单位默认密码相同。 二、用户名和密码错误 首先确定网址、账户名、密码是否正确，如果还是登录不上，让区县环保局重置密码。 提交问题 一、提示氨氮小于总氮保存不了 解决办法：把总氮也核算了，可以用氨氮的系数。 二、燃料煤消耗量存在，则基101续（二）二氧化硫等应该
存在 废气的污染物没核算，到核算界面把废气的污染物核算了。 三、废水：只有废水排放量，没有任何污染物排放量 废水只核算了废水排放量，废水污染物没核算，到核算界面把废水污染物核算了。 四、【排污许可证编码】前18位与【统一社会信用代码】 不一致 排污许可证编码只填国家发的，不填地方发的。 五、基101续表（一）原辅材料和产品情况填不了 火电、水泥、钢铁、造纸都在相应的102/102/104/105表里填写 六、治理设施数和治理设施处置能力不能填写 需要把下面的填写完成后，自动算出。
七、企业不是自备电厂，默认选为自备电厂？ 不是自备电厂不用管，点击核算，弹出提示直接选是。 八、企业填写了基102表/基103表/基104表后进入核算， 核算完成并保存成功后，对应基表中没有数据确认是否选择了对应102、103、104的工序，只有在对应的工序下核算才能将数据同步至基表中，对应关系如下： 基102表--->电站锅炉（行业代码为4411、4412、4417、4419）、自备电厂（行业代码非4411、4412、4417、4419） 基103表--->熟料生产（水泥行业） 基104表--->烧结（对应基104表中的烧结机）、球团（对应基104表中的球团设备） 审核问题 一、审核里没有退回按钮
(完整版)统计方法的选择汇总
统计方法的选择 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作 完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统 计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法 （如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作 Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适 的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；
(2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总
01如何选择合适的统计学方法？ 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