威能标准和豪华的区别

首先教大家如何选择合适自己的壁挂炉

建筑面积在120平方米以内房屋建议选用功率

18Kw的壁挂炉

建筑面积在120-180平方米的房屋建议选用功率24Kw的壁挂炉

建筑面积在180-240平方米的房屋建议选用功率28Kw的壁挂炉

建筑面积在240-280平方米的房屋建议选用功率35Kw的壁挂炉

建筑面积在280-300平方米的房屋建议选用功率36Kw的壁挂炉

壁挂炉采用的是自带恒温装置的一种采暖炉具，它是根据房间散热量的多少而发出多少热量，因此，如果单从运行费用来讲发出同样的热量大壁挂炉并不多，不存在大马拉小车的问题。但小功率会影响采暖效果。因此建议用户在选取壁挂炉的功率时宜大不宜小。

威能标准型和豪华型的区别在那？

威能壁挂炉标准型和豪华型的区别有以下几点：

A:标准型的控制面板为指示灯显示，豪华型为液晶显示，可显示运行状态，故障代码等多项参数。

B:标准型的控制面板的外盖板为灰色长条，豪华型为白色长条。

C:豪华型有热水速热启动功能，标准型没有

D:豪华型的板式换热器为19片,标准型为13片

认识标准差和标准误

计算方法 怎么计算它的大小呢？由标准差的概念可知，标准差反映离散程度的大小，那么多次抽取样本，把这些样本的均值集中起来作为一个新样本，计算它们的标准差，就可以反映它们的离散程度，离散程度大，说明这些均值偏离总体均值“5”越远，也就是抽样误差越大，这就是标准误—standard error。这里的error就是“误差”的英文，所以标准误其实应叫做“标准误差”，我们可以理解为由“标准差”计算得出的“误差”。

到这里可能有的人会说，我实际中怎么可能这么多次抽样呢，书上的公式也不是这样算的啊。没错，实际中我们一般只会抽样一次，而教科书上给出的公式就是通过一次样本的数据来计算标准误，即用样本标准差除以样本量的平方根。至于为什么公式是这样，这个公式准不准，已有统计学家的前辈们研究过了，我们只要去用就行了。如果想了解其原理，可以去更做深一步的研究。 举例 标准误在统计学中的应用十分广泛，以最简单的t检验为例，虽然t检验是应用最广泛的统计学方法之一，但很少有人思考过t值的意义。以单样本t检验为例，我们发现t值公式的分母就是标准误，代表抽样误差，而分子是两均数的差值，也就是实际差异。 所以t值就是实际差异与抽样误差的比值，如果实际差异大，t值就大，抽样误差大，t值就小。当t值大于某个临界值（可查表得出）时，我们更相信两组数据真的有差异，而不是抽样误差，结果就比较可靠，比如我们论文中常用的P＜0.05，反之亦然。 需要注意的一点是，虽然我们用t检验来举例，教科书也把标准误放在t检验的章节，但不代表标准误是均数独有的，也可以是率或其他统计量，因此说标准误是“均数的标准差”是片面的，更合理的说法是“统计量的标准差”。 so，关于“标准差”和“标准误”的区别，你get了吗？ 扫码关注我们

标准误与标准差

sd Std Dev,Standard Deviation 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) 一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。标准偏差公式：S = Sqr(∑(xn-x拨)^2 /(n-1)) 公式中∑代表总和，x拨代表x的算术平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根。例子：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的标准偏差。 Java代码 1.x拨 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5 2.S^2 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/ (4-1) =[62.5^2+(-87.5)^2+(-37.5)^2+62.5^2]/3 =[3906.25+7656.25+ 1406.25+3906.25]/3 = 16875/3 = 5625 3.标准偏差 S = Sqr(5625) = 75 cv 变异系数（coefficient of variation），亦称离散系数（coefficient of dispersion）或相对偏差(rsd)，是标准偏差与平均值之比，用百分数表示，计算公式为： cv = sd/mean ×100% 200、50、100、200的cv=55% 在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行：“标准误：标准差除以样本量的平方根”。这是我对“数据处理”部分特地作出的一条说明。前些天打开看到的时候，我不禁有些囧。当年我们的《生物统计学》是一门选修课，授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人，长得像藏人，不过一听口音就知道 他家和我家肯定离不太远。 不论生物还是药学，这门课历来就是门选修课。而且学的内容很浅，考试是开卷。我学得不咋地，学完的时候感觉，统计学说来就一句话：“有没有显著性差异”。你说这话啥意思，我也不太懂，能套公式把结果算出来就成。要说起来，有关统计学的基本知识，早在大一上分析化学的时候就专门讲过，很多实验报告也都要算平均数和标准差。 等到做完毕设写论文要处理数据的时候，我突然就发现了一个问题，为什么我看的那么多paper里面，在算样本平均数的时候，有的附的是标准差，有的 附的是标准误呢？而且国外的paper都是用的标准误。我又不懂，但是搜到有篇专门讲两者区别的文章说要用标准误，我也就用了。两者啥区别呢？标准差除 以样本量的平方根就等于标准误。可这数学关系反映了什么实质？我还是不懂。只是记得上生物统计学的课的时候，老师特别强调说国内生命科学和医学方面 的大部分paper都存在统计学错误。我就生怕我这么“正确地”使用标准误反而显得“错误”了，于是有了ppt上多此一举的那句话。 其实统计学是很多学科都需要用到的，而且重要性不言而喻。可就我所了解的，如我们这些生、化、医、药专业出身的学生有多少真的理解了统计学呢？ 大部分都是停留在机械用软件、套公式、填结果的层面吧。当然了，这里存在一个学科差异的问题，也不是谁刻意地不想去理解统计学。比方说，去年国家就 三聚氰胺出台了一个最低检测限的标准的时候，很多没有科学素养的记者就开始疯狂质疑了。其实对“检测限”这个概念我们就很理解，我想心理学专业的学生倒不见得认同，而“检测限”的本质同属统计学中的“概率”和“误差”的范畴。不过总的说来，我们的统计学训练比起心理学实在差得太多。 终于进入正题了，因为统计学是心理学的基本功，所以我正儿八经地看起了考纲版的那本国内最经典的《现代心理与教育统计学》，等把第八章假设检验看完之后，我暂停了。我的基本感受是，一路看下来，条理是清晰的，逻辑是明白的，我也是理解的。如果说单纯应试的话，看到这样没问题。可这门课程当然 不止是应试之用的，那么，我在想，我看了这么多，它讲的这些东西到底是在干嘛呢？对，我的意思很明白。这本书是在讲鱼不是在讲渔。我纵使把计算标准 误的公式及其意义理解得化成灰也认识，可它到底是干嘛的呢？ 我暂停是为了找些paper来自己体会统计学的用处，这时发现了手头正读着的《行为科学统计》，如获至宝地读完第一章我就恨不得骂脏话了，差距怎么能

标准件和常用件的画法

第九章标准件和常用件的画法 在组成机器或部件的零件中，有些零件的结构和尺寸已经标准化，这些零件称为标准件，如螺栓、双头螺柱、螺钉、螺母、垫圈、键、销、轴承等。 还有一些零件的部分结构和参数实行了标准化，这些零件称为常用件，如齿轮、弹簧等。标准件和常用件在工程中应用十分广泛，一般由专门工厂成批生产。 本章主要介绍标准件和常用件的规定画法、标注方法。 9.1 螺纹及螺纹连接件 9.1.1螺纹的基本知识 1．螺纹的形成 在圆柱表面或圆锥表面上，沿着螺旋线形成的、具有相同剖面的连续凸起和沟槽，称为螺纹。在圆柱面上形成的螺纹形成的螺纹为圆柱螺纹；在圆锥面上形成的螺纹形成的螺纹为圆锥螺纹。在圆柱内表面上形成的螺纹，为内螺纹，在圆柱外表面上形成的螺纹，为外螺纹。如图9-1所示。 图9-1 外螺纹及内螺纹 螺纹的加工方法很多，图9-2是在车床上车制外螺纹的情况。图9-3是在车床上车制内螺纹的情况。 图9-2 外螺纹加工图9-3外螺纹加工

1．螺纹的结构要素 螺纹的尺寸和结构是由牙型、直径、螺距和导程、线数、旋向等要素确定的，当内外螺纹相互旋合时，这些要素必须相同，才能装在一起。 （1）牙型通过螺纹轴线剖切螺纹所得的剖面形状称为螺纹的牙型。 牙型不同的螺纹，其用途也各不相同。常用螺纹的牙型如表所示。 表9-1常用螺纹 （2）直径 螺纹的直径有三个：大径、小径和中径。 与外螺纹牙顶或内螺纹牙底相重合的假想圆柱的直径，称为大径。 与外螺纹牙底或内螺纹牙顶相重合的假想圆柱的直径，称为小径。 中径也是一个假想圆柱的直径，该圆柱的母线通过牙型上的沟槽和凸起宽度相等的地方，如下图所示。 外螺纹的大、小、中径分别用符号d、d1、d2表示，内螺纹的大、小、中径则分别用符号D、D1、D2表示。

《标准差与标准误》word版

标准差 标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质： 为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。 标准计算公式 假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1. 图1 标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。 图2 简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。 例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。 标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

标准件和常用件

第10章标准件和常见件 教学目标: ( 1) 掌握螺纹的规定画法和标注方法。 ( 2) 掌握常见螺纹紧固件的画法及装配画法。 ( 3) 掌握直齿圆柱齿轮及其啮合的规定画法。 ( 4) 掌握键、销、滚动轴承、弹簧的画法。 在机器或部件中, 有些零件的结构和尺寸已全部实行了标准化, 这些零件称为标准件, 如螺栓、螺母、螺钉、垫圈、键、销等。还有些零件的结构和参数实行了部分标准化, 这些零件称为常见件, 如齿轮和蜗轮、蜗杆等。 由于标准件和常见件在机器中应用广泛, 一般由专门工厂成批或大量生产。为便于绘图和读图, 对形状比较复杂的结构要素, 如螺纹、齿轮轮齿等, 不必按其真实投影绘制, 而要按照国家标准规定的画法和标记方法进行绘图和标注。 本章主要介绍标准件和常见件的规定画法和标注方法。 第1节螺纹 一、螺纹的形成、要素和结构 ( 一) 螺纹的形成 一平面图形( 如三角形、矩形、梯形) 绕一圆柱作螺旋运动得到一圆柱螺旋体, 工业上常称为螺纹。在圆柱外表面上的螺纹为外螺纹; 在圆柱( 或圆锥) 孔内表面上的螺纹称为内螺纹。 螺纹的加工方法很多, 图10-1a是在车床上车制外螺纹的情况。加工不穿通的螺孔, 可先用钻头钻出光孔, 再用丝锥攻丝, 如图

10-1b、c所示。 (二)螺纹的要素 螺纹的牙型、直径、线数、螺距、旋向等称为螺纹的要素, 内外螺纹配对使用时, 上述要素必须一致。 1．牙型沿螺纹轴线剖切时, 螺纹牙齿轮廓的剖面形状称为牙型螺纹的牙型有三角形、梯形、锯齿形等。不同的螺纹牙型, 有不同的用途。 2．螺纹的直径( 大径、小径、中径) 与外螺纹牙顶或内螺纹牙底相重合的假想圆柱面的直径称为大径( 内、外螺纹分别用D、d 表示) , 也称为螺纹的公称直径; 与外螺纹牙底或内螺纹牙顶相重合的假想圆柱面的直径称为小径( 内、外螺纹分别用D1、d1表示) ; 在大径与小径之间, 其母线经过牙型沟槽宽度和凸起宽度相等的假想圆柱面的直径称为中径( 内、外螺纹分别用D2、d2表示) , 如图10-2所示。 3．线数( n) 螺纹有单线和多线之分, 沿一条螺旋线形成的螺纹为单线螺纹; 沿轴向等距分布的两条或两条以上的螺旋线所形成的螺纹为多线螺纹, 如图10-3所示 4．螺距( P) 和导程( L) 相邻两牙在中径线上对应两点之间的轴向距离称为螺距。同一螺旋线上相邻两牙在中径线上对应两点之间的轴向距离称为导程。导程与螺距的关系为L=nP。 5．旋向螺纹有右旋和左旋之分。按顺时针方向旋转时旋进的螺纹称为右旋螺纹, 按逆时针方向旋转时旋进的螺纹称为左旋螺纹。判别的方法是将螺杆轴线铅垂放置, 面对螺纹, 若螺纹自左向右升

标准差和标准误的选择 (SD) 和 (SEM)

标准差和标准误的选择 (SD) 和 (SEM) Which error bar should you choose? It is easy to be confused about the difference between the standard deviation (SD) and standard error of the mean (SEM). The SD quantifies scatter - how much the values vary from one another. The SEM quantifies how accurately you know the true mean of the population. The SEM gets smaller as your samples get larger. This makes sense, because the mean of a large sample is likely to be closer to the true population mean than is the mean of a small sample. The SD does not change predictably as you acquire more data. The SD quantifies the scatter of the data, and increasing the size of the sample does not increase the scatter. The SD might go up or it might go down. You can't predict. On average, the SD will stay the same as sample size gets larger. If the scatter is caused by biological variability, your probably will want to show the variation. In this case, graph the SD rather than the SEM. You could also instruct Prism to graph the range, with error bars extending from the smallest to largest value. Also consider graphing every value, rather than using error bars. If you are using an in vitro system with no biological variability, the scatter can only result from experimental imprecision. In this case, you may not want to show the scatter, but instead show how well you have assessed the mean. Graph the mean and SEM or the mean with 95% confidence intervals. Ideally, the choice of which error bar to show depends on the source of the variability and the point of the experiment. In fact, many scientists always show the mean and SEM, to make the error bars as small as possible.

标准差和标准误区别及Excel中标准差公式的区别

标准差和标准误：两个容易混淆的概念 标准误其实就是标准差的一种，不过二者的含义有所区别： 标准差计算的是一组数据偏离其均值的波动幅度，不管这组数是总体数据还是样本数据。你看standard deviation，说的就是“偏离”，只是在翻译为中文时，失去了其英文涵义。 而标准误(/ σ)，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情况计算出一个不同的样本统计量值。理论上来讲，从既定的总体中按照既定的样本规模n，穷尽所有可能抽出的样本（不妨假设为NN），根据这些样本可以计算出NN个样本统计量值，把这些统计量值分组绘成直方图（X轴为分组的统计量数值，Y轴为落在某一分组区间内的频率），则这个直方图就反应了样本统计量的分布情况（即抽样分布）。既然是分布，当然就有均值和方差。如果所有可能的样本统计量值的平均值就是总体均值，这就是无偏估计。如果所有可能的样本统计量值的方差在所有用于估计总体参数的统计量里最小，这就是有效估计。因此，抽样分布的标准差（也就是标准误）越小，则用样本统计量去估计总体参数时，精度就越高。所以，你明白为什么叫标准误（standard error）了。一般意义上讲，standard error反映的是用样本统计量去估计总体参数的时候，可能发生的平均“差错”。 不妨这么理解吧，如果总体平均值是160，抽样误差是5，就是说用抽得的样本平均数去推断总体平均数时，平均差错可能在5左右；如果抽样误差是3，精度当然就比5要高啦。不同的总体、不同的样本规模，这个精度当然是不同的。如果总体的变异本身很小（也就是总体标准差小），样本规模越大，这种情况下精度当然就高啦。另外，根据大数定律，当样本规模大到一定程度的时候，不管总体是什么分布，样本平均数都会近似服从正态分布，这就为计算抽样误差（标准误）提供了理论依据。

第九章 标准件和常用件

【组织教学】 清查人数，填写教学日志 【复习导入】 1、第三角投影的形成及视图名称。 2、第三角投影的作图方法及步骤。 【讲授新课】 第十章标准件和常用件 标准件是指在各种机器中用量大、使用面广的零件和部件，如螺栓、螺柱、螺钉、螺母、垫圈、键、销、滚动轴承等。为了提高产品质量，降低生产成本，一般由专业厂家采用专用设备大批量生产，国家对这类零件的结构、尺寸和技术要求实行了标准化，故这类零件通称为标准件。 还有一些零件，如齿轮、弹簧等，在各种机器中也大量使用，但国家标准只对它们的部分结构和尺寸实行了标准化，所以，习惯上称这类零件为常用件。 在中职教材中对常用标准件和常用件已做了简单介绍，本章摘要介绍它们画法、标记、选择方法等。 §10.1 螺纹及螺纹紧固件 一、螺纹 1、螺纹的形成 当一动点圆柱面上绕圆柱体轴线作等速转动，同时又沿圆柱的轴线方面作等速直线运动时，该动点在圆柱表面上所形成的轨迹，称为圆柱螺旋线。 螺纹是指螺旋线沿圆柱（或圆锥）表面所形成的具有规定牙型的连续凸起和沟槽。在圆柱（或圆锥）外表面上形成的螺纹称为外螺纹，如图(a)所示。在圆柱（或圆锥）内表面上形成的螺纹称为内螺纹，如下图 (b)所示。

(a) 外螺纹(b) 内螺纹 圆柱螺纹的形成 2、螺纹的结构要素 螺纹的结构、形式、尺寸是由牙型、大径、小径、螺距、导程、线数、旋向等要素确定的，只有这些要素都相同的内、外螺纹才能旋合在一起。 1）牙型 如下图所示，用沿轴线的剖切平面将螺纹剖开，在剖切面上螺纹的轮廓形状称螺纹牙型。常见的螺纹牙型有：三角形、梯形、锯齿形等。 2）直径 三角形梯形锯齿形 螺纹的不同牙型 如下图所示，外螺纹牙顶和内螺纹牙底所在圆柱面的直径称螺纹大径（d）；外螺纹牙底和内螺纹牙顶所在圆柱面的直径称为螺纹小径(d1)；通过牙型上沟槽和凸起宽度相等的一处假想圆柱的直径，称为螺纹中径(d2)；公称直径是代表螺纹直径大小的尺寸，通常用螺纹的大径d来表示公称直径。 螺纹直径 3）线数（n） 如下图所示，沿一条螺旋线所形成的螺纹，称为单线螺纹。沿两条或两条以上的螺旋线所形成的螺纹。称为多线螺纹。

标准差与标准误的区别

标准差与标准误的区别 在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。 其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。 可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度；标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度（标准误）越大，抽样误差就越大。所以用 标准误来衡量抽样误差的大小。 在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。 在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；而是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。

标准件和常用件的画法模板

第九章标准件和常见件的画法 在组成机器或部件的零件中，有些零件的结构和尺寸已经标准化，这些零件称为标准件，如螺栓、双头螺柱、螺钉、螺母、垫圈、键、销、轴承等。 还有一些零件的部分结构和参数实行了标准化，这些零件称为常见件，如齿轮、弹簧等。标准件和常见件在工程中应用十分广泛，一般由专门工厂成批生产。 本章主要介绍标准件和常见件的规定画法、标注方法。 9.1螺纹及螺纹连接件 9.1.1螺纹的基本知识 1.螺纹的形成 在圆柱表面或圆锥表面上，沿着螺旋线形成的、具有相同剖面的连续凸起和沟槽，称为螺纹。在圆柱面上形成的螺纹形成的螺纹为圆柱螺纹；在圆锥面上形成的螺纹形成的螺纹为圆锥螺纹。在圆柱内表面上形成的螺纹，为内螺纹，在圆柱外表面上形成的螺纹，为外螺纹。如图9-1所示。 zsi r ⑶内螺藝爛鎮

图9-1外螺纹及内螺纹 螺纹的加工方法很多，图9-2是在车床上车制外螺纹的情况。 图9-3 是在车床上车制内螺纹的情况。 图9-3外螺 纹加工 1. 螺纹的结构要素 螺纹的尺寸和结构是由牙型、 直径、螺距和导程、 线数、旋向 等要素确定的，当内外螺纹相互旋合时，这些要素必须相同，才能装 在一起。 (1) 牙型经过螺纹轴线剖切螺纹所得的剖面形状称为螺纹的牙型。 牙型不同的螺纹，其用途也各不相同。常见螺纹的牙型如表所示。 表9-1 常见螺纹 图9-2外螺纹加工

牙塑为正方世，九菲标唯舞皱.用于千 斤顶、＜＞ 型压力机寻? (2)直径 螺纹的直径有三个：大径、小径和中径。 与外螺纹牙顶或内螺纹牙底相重合的假想圆柱的直径 ，称为大 径。 萍蝕种発及特 征代冒 外托團 晋谨螺 普通蛭绒是虽常用的连接螺纹，分粗牙 和 细牙两种■■细牙的螺距和切入裸度较小‘ 用于組＜1帶密容件或薄壁霎件上. 隹动摞僉 菲螺釵 密封的 ⑹ 梯那蛾 敬TJ 英寸制菅嫌皱是一种螺戦裸度较議的特 殊冊牙嗥乙容用于压力为1.充￡用以下的 水、煤气歸、澜涓和电敎苛歸隶瓠， 作偎动用，客种机味上的丝杆寥采用谴 种越 只能隹递单向励力■如鐸魄压力机等口

计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1

1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系 标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不 同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽 样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算 标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含 量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大 而减小，甚至趋于0 。联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时， 标准误与标准差成正比。 2、二项分布、Poission分布的应用条件 二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传 病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立 的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。 Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。 3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？ 答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。其不同点为： 极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。 四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。 标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。 变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。 4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。 （1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。 5.第一类错误与第二类错误的区别与联系。

标准差与标准误关系与区别

标准差与标准误关系与区别在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。 其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。 可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度；标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度（标准误）越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。 在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。 在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；而是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。

标准差和标准误的区别与联系

标准差和标准误的区别与联系 在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标 准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。其实这两者的区别可以采用数据分 布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～Nμ, δ2,那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即?～Nμ,δ2/n。这里 δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。 可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于 这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离 散程度;标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度标准误越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。 在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一 个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标 准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都 可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算 这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取 10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。 在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本 观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布;而是通过标准差来 确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区 间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。 标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异即样本均 数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，标准误不 是标准差，是样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本 统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可 靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。 在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标 卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的 表示误差的方法，就是标准误差。 标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。 设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差ζ等于：

标准件和常用件整理版

第九章标准件和常见件 在各种机械设备中, 除去一般的零件外, 还广泛存在着螺钉、螺母、垫圈、键、销、滚动轴承、齿轮、弹簧等标准件和常见件。由于这些零部件的用途十分广泛, 而且用量又大, 国家有关部门批准并发布了各种标准件和常见件的相关标准。 对于结构、尺寸均已进行标准化的, 称为标准件。 对于仅将部分结构和参数进行标准化、系列化的, 称为常见件。 使用标准件和常见件的优点有: 第一, 提高零部件的互换性利于装配和维修; 第二, 便于大批量生产, 降低成本; 第三, 便于设计选用, 以避免设计人员的重复劳动和提高绘图效率。 § 7-1 螺纹的规定画法和标注 一．螺纹的形成与加工 1．圆柱螺旋线: 一动点同时沿圆周和轴向作等速回转和直线运动所形成的轨迹。展开为一直线 2．螺纹的形成

在圆柱或圆锥表面上, 沿着螺旋线所形成的具有相同剖面的连续凸起和沟槽, 称为螺纹。制在零件外表面上的螺纹称为外螺纹, 制在零件内表面上的螺纹称为内螺纹。 3．螺纹的加工 加工螺纹的方法很多, 一般采用以下几种方法: （1）车床加工 （2）专用工具加工: 丝锥、板牙 该种方法能够用钻床加工, 也可在装配现场手工加工。 （3）碾压螺纹 二．螺纹的基本要素 当螺纹的五要素（牙型、直径、螺距、线数和旋向）均相同时, 内外螺纹方能够旋合。 1．牙型 常见螺纹牙型有三角形、梯形、锯齿形和矩形等。 2．直径

螺纹的直径有大径、小径和中径之分, 外螺纹分别用符号d、d1 和d2表示;而内螺纹则用D、D1和D2表示。 一般见螺纹大径来表示螺纹的规格大小, 故螺纹大径又称为公称直径; 而用螺纹中径来控制精度。 3．线数n 螺纹有单线和多线之分。 4．螺距P 和导程Ph 相邻两牙在中径上对应两点之间的轴向距离称为螺距，用P表示。在同一条螺旋线上的相邻两牙在中径上对应两点之间的轴向距离称为导程，用Ph表示。对于单线：Ph = P 对于多线: Ph = nP 5．旋向：分为右旋和左旋两种。 螺纹的分类 凡三要素（牙型、直径和螺距）符合标准的螺纹, 称为标准螺

标准差与标准误的区别

标准差与标准误的区别 一、标准差（standard deviation，缩写 SD或者S） 在国家计量技术规范中，标准差的正式称是标准偏差,简称标准差，用符号σ表示。标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。 标准差的定义式为： 如果用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。 样本标准差的计算公式为： 二、标准误（标准误差，standard error，缩写Sx 或S E ) ） 在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称标准误( standard error of mean) 。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数 x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是样本平均数与总体平均数之间的相对误。可推出样本平均数的标准误为，其估计值为，它反映了样本平均数的离散程度。标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。 标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情况计算出一个不同的样本统计量值。理论上来讲，从既定的总体中按照既定的样本规模n，穷尽所有可能抽出的样本（不妨假设为NN），根据这些样本可以计算出NN个样本统计量值，把这些统计量值分组绘成直方图（X轴为分组的统计量数值，Y轴为落在某一分组区间内的频率），则这个直方图就反应了样本统计量的分布情况（即抽样分布）。既然是分布，当然就有均值和方差。如果所有可能的样本统计量值的平均值就是总体均值，这就是无偏估计。如果所有可能的样本统计量值的方差在所有用于估计总体参数的统计量里最小，这就是有效估计。因此，抽样分布的标准差（也就是标准误）越小，则用样本统计量去估计总体参数时，精度就越高。所以，你明白为什么叫标准误（standard error）了。一般意义上讲，standard error反映的是用样本统计量去估计总体参数的时候，可能发生的平均“差错”。 需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠

标准差与标准误的区别

1 标准差 标准差(S 或SD) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12 %以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用均数加减标准差来计算样本观察值数量的理论分布,并以此来鉴定样本的代表性。即: x ±1.0 s 表示68.27 %的观察值在此范围之内; x ±1.96 s 表示95 %的观察值在此范围内; x ±2.58 s 表示99 %的观察值在此范围内。 如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x ±1.96 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95 %正常值范围。 2 标准误 标准误( Sx 或S E ) ,是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。 数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样本含量( n ) 的平分根成反比,即: Sx = S/ n 这就是标准误的计算方法。 抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于两者间存在抽样误差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间估计”的方法,来估计总体均数的范围。即: X ±1.96 Sx 表示总体均数的95 %可信区间; X ±2.58 Sx 表示总体均数的99 %可信区间。95 %可信区间指的是:在X ±1.96 Sx 范围中,包括总体均数的可能性为95 % ,也就是说,在100 次抽样估计中,可能有95 次正确(包括总体均数) ,有5 次错误(不包括总体均数) 。99 %可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分布( u 分布) ,而遵从t 分布,所以常用t 值代替1.96 或2.58。 可在t 值表上查出不同自由度( n ′) 下、不同界值时的t 值。可见到自由度越小, t 值越大,当自由度逐渐增大时, t 值也逐渐接近1196 或2158 ,当n ′= ∞时, t 值就完全被其代替了。所以,我们常用X ±t 0.05 Sx 表示总体均数的95 %可信区间,用x ±t 0.01 Sx 表示总体均数的99 %可信区间。 综上所述,标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标,但这是两个不同的统计学概念。标准差描述的是样本中各观察值间的变异程度,而标准误表示每个样本均数间的变异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,也可以称为样本均数的标准差。二者不可混淆。

第10章标准件和常用件习题答案

10-1 螺纹及螺纹紧固件——找出下列螺纹画法中的错误，将正确的图形画在指定位置

10-2 螺纹及螺纹紧固件——按给定尺寸，根据螺纹规定画法，正确绘出螺纹

10-3 螺纹及螺纹紧固件——内、外螺纹及其连接画法

10-5 螺纹及螺纹紧固件——解释下列螺纹代号或标记的含义 1. M20 M20 普通公制粗牙螺纹，公称直径20mm.。2. M20×1 – 5g 6g M20×1—5g 6g 普通公制细牙外螺纹， 公称直径20mm.，螺距1mm，5g中径公差 带代号，6g顶径公差带代号。 3. M16 -7H - L M10-7H-L 普通公制细牙内螺纹，公称直径 10mm.，7H中径公差带代号，7H顶径公差带代 号，L长旋合。 4..G 1〞4、 G1〞非密封性管螺纹，工称直径1英寸。5. T r40×14 (P7) —7H Tr40×14（P7）-7H 梯形内螺纹，工称 直径40mm，螺距7mm，导程14mm，线数2， 7H中、顶径公差带代号。 6.T r32×6 —7e Tr32×6-7e 梯形外螺纹，工称直径32mm， 螺距6mm，线数1，7e中、顶径公差带代号。

10-6 螺纹及螺纹紧固件——根据给定的螺纹数据，在图上注出螺纹代号或标记 1. 细牙普通螺纹，大径24毫米， 2. 普通螺纹，大径24毫米，螺距3毫米， 3. 梯形螺纹，大径26毫米，螺距5毫米，双线， 螺距 1.5毫米，右旋，螺纹公差左旋，螺纹公差带代号：中径.顶径均右旋，螺纹公差带代号：中径为7e，旋合长度为代号：中径为5g，顶径为为6g。6H。为长旋合L。 4. 圆柱管螺纹，公称直径3 / 4”。 5. 圆柱管螺纹，功臣直径3 / 4”。 6. 圆锥管螺纹，公称直径3 / 4”.

生物统计学-标准差和标准误有何区别

标准差与标准误郝拉娣1于化东21大连水产学院学报编辑部1160232数学研究与评论杂志编辑部116024:辽宁大连摘要对容易引起混淆的统计量“标准差”和“标准误”从意义、特征、计算公式、符号表示等方面作了准确描述与区分并对统计学结果表示中“平均数±标准差”“平均数±标准误”的符号表示进行了统计分析指出了存在问题。通过原因分析提出了避免二者混淆和不规范的符号表示的一些应对措施。关键词科技论文算术平均数标准差标准误中图分类号G237.5Standarddeviationandstandarderrorofarithmeticmean‖HaoLadiYuHuadongAbstract The“standarddeviation”and “standarderrorofarithmeticmean”thatbeingeasytocauseconfusionareaccuratelydescribedanddistinguishedfromthemeanin gcharacteristicformulaofcalculationandsymbolizationetc.Thesymbolizationof“mean ±standarddeviation”and“mean±standarderrorofmean”intheexpressionofstatisticsresultareanalyzed.Thensomecountermeasurestopreventthet wocasesfrombeingobscureandbeingexpressedwithabnormalsymbolsareputforward.Ke ywords sci2techpaperarithmeticmeanstandarddeviationstandarderrorofmeanFirst2author’saddress EditorialOfficeofJournalofDalianFisheriesCollege116023DalianChina在科学实验和工程实践中常遇到实验结果中包含的随机误差一般都需要在假定系统误差得到消除的情况下计算出实验结果可能达到的准确范围因此在科技论文中常有“平均数±标准差”与“平均数±标准误”本文中“平均数”均指“算术平均数”的统计学结果表达。虽然“标准差”与“标准误”均用来反映随机误差但一字之差如果分不清它们的实质含义很容易混淆这2种表达。1标准差与标准误1.1总体标准差与样本标准差标准差standarddeviation作为随机误差或真差的代表是随机误差绝对值的统计均值。在国家计量技术规范中标准差的正式名称是标准偏差简称标准差1用符号σ表示。标准差的名称有10余种如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等2。标准差的定义式为σ1N∑Ni1xi-μ21式中xi 为一组样本变量从总体中抽取的一部分个体的集合。由于式1中含有的参数———总体算术平均数μ亦称数学期望或称真值和总体数N是不能进行实际计算的