极差的概率分布和它在质量控制中的应用

<正> 设随机变量 ξ 的分布函数和分布密度为 F(x) 和 f(x),ξ_1,ξ_2,…,ξ_n 为其子样,将子样按大小顺序排列成为     

方差分析在复杂测量系统能力分析中的应用

测量系统分析是QS9000标准中的核心要素之一,主要用来评估测量系统对工序质量改进的保证程度。传统的测量系统能力分析主要采用极差分析或方差分析研究单台测量仪器组成的二因素交叉型简单测量系统,本文从企业的实际情况出发,采用方差分析法研究包含多台测量仪器的复杂测量系统,基于三因素套析因混合效应实验模型的方差分析和方差估计,提出了这种测量系统能力分析的方法,并给出了应用实例。     

方差分析在乙型流感病毒灭活疫苗试验设计中的应用

摘.要:SARS,流感,乙肝,结核等生物疾病严重威胁人类的健康,为了应对病毒的入侵,必须研究应对病毒的灭活疫苗.而在众多的试验疫苗中,如何选择出最有效的病毒灭活疫苗进行推广,使其发挥最大的作用.下面结合多元统计中的一些方法,介绍如何利用方差分析这种统计方法进行试验设计,分析应对常见的乙型流感病毒的不同疫苗间是否有显著差异,从而找出最佳试验点,即最优的乙型流感病毒灭活疫苗.     

多元方差分析在蚕桑方面的应用

本文应用多元方差分析对不同的桑品种、蚕品种的养蚕成绩（全茧量、茧层量）及制种成绩（造卵数、产卵数）进行分析,得到多倍体桑的制种成绩极显著地高于二倍体桑;三倍体桑饲养的苏５蚕品种的养蚕成绩为最佳的结论,为养蚕、制种生产提供了一定的理论依据     

方差分析在乙型流感病毒灭活疫苗试验设计中的应用北大核心

摘.要:SARS,流感,乙肝,结核等生物疾病严重威胁人类的健康,为了应对病毒的入侵,必须研究应对病毒的灭活疫苗.而在众多的试验疫苗中,如何选择出最有效的病毒灭活疫苗进行推广,使其发挥最大的作用.下面结合多元统计中的一些方法,介绍如何利用方差分析这种统计方法进行试验设计,分析应对常见的乙型流感病毒的不同疫苗间是否有显著差异,从而找出最佳试验点,即最优的乙型流感病毒灭活疫苗.     

方差分析在医学研究中的应用——检验赖氨酸对儿童发育的作用

赖氨酸对儿童身心发育有显著影响。本文在此基础上,对年龄因素作进一步检验,运用方差分析的方法,改进方差分析中的某些计算,得出“不服用赖氨酸的儿童各年龄段之间在身心发育上无显著差异,同服赖氨酸的儿童各年龄之间有显著差异。”并得到赖氨酸最佳补给期。     

异方差性的方差分析及其应用

张荣基．异方差性的方差分析及其应用本文就家猪育种试验比较中提出的问题,给出了单因素的异方差性的方差分析方法及应用实例     

方差分析与参数估计

方差分析用Ｆ统计量进行检验，Ｆ＝Ｓ２ＡＳ２ｅ，Ｓ２Ａ为因素Ａ的组间方差，Ｓ２ｅ为剩余方差．实际上，Ｓ２Ａ、Ｓ２ｅ都是方差σ２的估计量．本文简介组内观测值个数相等情形单因素方差分析的参数估计方法．（双因素方差分析的估计方法类似）１．组间方差等于样本平均...     

非对称极差控制图研究

本文针对现有的国家标准极差控制图的一些问题,在极差的统计性质的基础上,提出了非对称极差控制图的想法,并构造了三种不同的非对称极差控制图,分别给出了报警率达到0.27%时的上、下控制限系数,使得它们的控制限计算非常简便易行.本文给出了这三种非对称极差控制图的含义和各自的侧重点,并将它们与国家标准的极差控制图在对应检验的势函数以及平均运行长度两个方面进行了比较.使用这三种非对称极差控制图可以使真实报警率达到0.27%,远小于现有的国家标准极差控制图的真实报警率.无偏控制图由于具有了"无偏"这一优良性质,成为三张非对称控制图中最具吸引力的.     

关于方差分析周期外推法

提取时间序列的隐含周期问题是时间序列分析的内容之一，假定线性模型     

方差分析(Ⅰ)

从本期起连载的《方差分析》是刘璋温同志于１９７３年前后为北京清河毛纺织厂工程技术人员编写的一个讲稿。后来，这个稿子先后由北京开关厂、上海市第一机电工业局科技情报研究所、中国科协科技咨询服务部、北京统筹法研究会、中国科学院应用数学研究所概率统计咨询服务部以及第二汽车制造厂（正在铅印排版之中）等单位翻印，作为各科学习班的教材，颇受欢迎。现经作者同意，将其基本内容分４次在本刊上连载。在连载之际，作者做了一些小的删改。     

方差分析(Ⅲ)

1.5估计 统计推断包括两个问题,一个是估计问题,一个是检验问题。关于检验问题,我们已在前几节中做了较详细的讨论,而对于估计问题,我们将在这里给予简短的介绍。 在1. 2节中我们从实验数据 Xij计算了样本平均 Xi,这是参数 μi(总体 Ai的平均)的一个估计量,是在统计计算中经常用到的一个基本统计量。例如,在例1.l中 X200℃ = 71就是温度200℃的产量(μ)的一个估计值,这种估计叫做点估计。 我们之所以用X来估计μ,因为它是无偏的。事实上,从上节假定(2)立即得到无偏性: E(X)= μ无偏性的意义是:X作为μ的估计值未必等于μ,但是多次反复地…     

方差分析(Ⅵ)

2.3双因素设计(重复情形)(续上期) 对于一般的a×b型实验,要想使误差从交互作用中分离出来,就必须对每个实验组合重复r(≥2)次实验,换句话说,要做a×b×r型实验。 一般地,二个因素带重复情形的实验数据列成表2.14。 　这时,数据Xijk的构造模型是式中参数μ,α,β,(αβ)的意义如上所述,而误差ε仍假定满足1.3节的假定(1)～(4),即εijk～N(0,σ2)。 首先,如不带重复情形那样,数据Xijk可以分解为 然而,最后一项还可分解为两项,一项是不同组合(ij)之间的差异,另一项是同一组合不同重复之间的差异,即 (X03k一见…-X.4.+z…)。(旯f.一兄..-X.I…     

一个自由度的方差分析

本文讨论的一个自由度的方差分析是有别于一般方差分析的一种新颖的方法。这种方法对实验数据进行深刻的剖析，在全面质量管理中，特别适用于单件、小批量产品的质量分析．在实验数据较少的情况下，应用一般方差分析有困难的场合，使用这种方法能够得到正确的结果．它是一种有效的、重要的方法．本文讨论的原理也是许多实验设计的理论基础．值得研究和推广应用．     

诊断参数的方差分析

本文把方差分析方法引进机械故障诊断领域,提出了在处理诊断参数数据中制订和使用标准值的一个必要条件及其检验方法,为了验证它们的正确性,文中给出了二个工程实例。     

方差分析(Ⅱ)

1.3F检验 在上节中我们曾经说过,从各个因素波动的平均平方与偶然(误差)波动的平均平方的比较中可以看出因素是否对实验数据产生显著性的影响,下面我们就来讨论这个问题. 我们在上节中对双因素设计的实验数据进行分解,导出了恒等式(1.2).但仅仅这一点,那只不过是代数运算而已.这里为了给(1.2)以统计意义,还必须从概率论的观点来考虑数据的结构模型. 从概率论的观点来说,所得的实验数据Xij可以看做是从某个特定的总体抽出的随机样本.换句话说,xij是随机变量xij的实现值.方差分析的目的就是立足于这种概率论的型式来解决统计检验和估计问题.…     

方差分析(Ⅳ)

2.几种常见的方差分析 我们在第1章中以双因素设计为例子,说明了方差分析的基本概念.在以下的几章中,我们将对1·1中提到的几种具体设计,说明具体的方差分析法. 2·1单因素设计 单一因素的实验设计,并不新奇,这是自古以来就在物理、化学实验中采用的方法,即精密科学实验方法.所谓精密科学实验,就是欲由实验知道某因素的效果时,把其它因素固定在一定的水平,而只使该因素变化以便观察实验值有无变化.但是这种实验方法已经不适合于现代工农业和其它科学实验的需要.这里提出这个方法,一则是由浅入深,二则是与2·3节以下讨论的多个因素实验比较,…     

方差分析(Ⅴ)

2.2双因素设计(不带重复情形) 双因素设计(不带重复情形)的方差分析,已在1.2～1.3节中作了比较详细的讨论.这里再一次提出来,是为了与2.1节的单因素设计进行比较,以便看出双因素和多因素设计的优越性。 双因素设计,也称随机区组设计。最初由R·A·Fisher在他的名著《实验设计法》(TheDesign of Experiments, 1935)中引进.由于实验设计起源于农业试验,所以有区组这种名称。例如,欲比较a个小麦品种,用b块田进行实验,为了清除不同土地对品种的影响,如果每块田都种植所有a个品种,而且a个品种在每块田种植的位置又是随机的话,那末,这种实验就…     

正交平衡区组设计统计模型中的方差分析

正交平衡区组设计(或广义正交表)的数据分析类似于正交拉丁方(或正交表)的数据分析.利用类似于正交表数据分析中的投影矩阵的正交分解技术,研究正交平衡区组设计的统计分析模型,给出了方差分析中的二次型以及各因子的二次型的分布性质,从而给出正交平衡区组设计统计模型中的方差分析方法.     

在SAS系统方差分析过程中作统计代换

本文介绍了ＳＡＳ系统中方差分析过程的四种统计代换方法，即增殖率代换、反正弦角度代换、平方根代换及对数代换，并以实例示明ＳＡＳ程序中的具体代换方法。这些方法在ＳＡＳ系统中是颇具实用价值的