统计分析方法与应用

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1、统计分析方法与应用摘要：(5)维护管制:相关因素回归分析,预测维护时机,工程可靠度分析等.各品质管制阶段之特性不同,所采用之统计方法亦有差异,本章著重於施工阶段之品管,以介绍进料管制与...关键词：分析,统计类别：专题技术来源：牛档搜索（Niudown.COM）2-10　　本文系牛档搜索（Niudown.COM）根据用户的指令自动搜索的结果，文中内涉及到的资料均来自互联网，用于学习交流经验，作品其著作权归原作者所有。不代表牛档搜索（Niudown.COM）赞成本文的内容或立场，牛档搜索（Niudown.COM）不对其付相应的法律责任！2-10第二章統計分析方法與應用一、緒論1

2、.2統計品管1.以統計方法為基礎的品管技術稱為「統計品管」（statisticalqualitycontrol，簡稱SQC）。1.3統計分析在公共工程品管上之應用1.公共工程包括設計、進料、施工、驗收及使用五大步驟，因此公共工程之全面品管（TotalQualityControl，TQC）和製造業一樣包括五大管制，每一階段之品質管制均可使用適當的統計方法，簡述如下：（1）設計管制：訂定品質目標、設定材料與施工公差、工程可靠度分析等。（2）進料管制：隨機抽樣、管制圖製作等。（3）製程管制：訂定製程目標、隨機抽樣、檢驗結果分析、管制圖製作等。（4）驗收管制：設計抽驗計畫、抽樣檢驗等

3、。（5）維護管制：相關因素迴歸分析、預測維護時機、工程可靠度分析等。各品質管制階段之特性不同，所採用之統計方法亦有差異，本章著重於施工階段之品管，以介紹進料管制與製程管制兩項作業所常用到之統計方法為主。二、隨機抽樣2.1隨機抽樣概述1.工程實務上，因為檢驗具破壞性或經濟上等之限制，很少能作100%檢驗(簡稱：全檢)，而普遍採用抽樣檢驗(簡稱：抽檢)。抽樣分立意抽樣（purposivesampling）與隨機抽樣（randomsampling）兩類。（1）立意抽樣：由抽樣者在母體(population)中主觀選定代表性樣本（sample），抽樣快速，但難免會因抽樣者之主觀或抽樣

4、習慣而來之偏差，在統計品管上通常不用立意抽樣。2-10（2）隨機抽樣：以隨機方式由母體客觀選定樣本的方法，一般所用之「抽籤決定」即為一種隨機抽樣，統計學所指之抽樣蓋指隨機抽樣。現代工程施工規範常規定以隨機抽樣選定樣本。但某些特殊情況可能不用隨機抽樣，例如混凝土構造物之鑽心試驗，通常由有經驗之工程師選定具代表性且安全之位置鑽取試樣。隨機抽樣具以下特性：(1)母體中的每一個樣本單位被抽中機率相同。(2)可由樣本大小(samplesize)控制抽樣誤差；抽愈多誤差愈小。(3)樣本統計量可以不偏估計母體參數。註：不偏估計(unbiasedestimate)指估計值比真值偏高與偏低之機

5、會相等。(4)抽驗過程客觀公平，檢驗結果較具說服力。2.2隨機數1.隨機數(randomnumber)又稱「亂數」2.常用由0.001、0.002、…至1.000共計一千個數所組成之三位隨機數。2.2.1自製隨機數1.依序每三數組成一隨機數，並以小數表示：0.5980.3290.0040.6320.103註：萬一產生重號，捨棄後者再行抽取補足。2.2.2查隨機數表1.使用時，先以適當隨機方法選定一起點，然後依序取出所需個數之隨機數（通常由左往右取）。2.2.3以計算機產生隨機數1.先按SHIFT鍵及小數點‧(RAN#)鍵啟動隨機數功能.2.3.1簡單隨機抽樣1.簡單隨機抽樣為

6、最基本方法，但抽樣量大時作業不便，有時抽樣位置會局部集中，宜盡量避免採用。2.3.2分層抽樣1.分層抽樣法計算較麻煩，但可確保樣本分散到母體的各層，容易被接受，在抽樣量不多時最宜採用。2.3.3系統抽樣1.系統抽樣法最適於抽樣量很大之情況。但若母體成週期性變化，且變化週期恰為抽樣間距的倍數時，會發生嚴重偏差，不可採用。2-10三、數據整理3.1數據一覽表1.數據整理之第一步為將數據按品管需要適當分類將重要項目依時間順序登記製成「數據一覽表」。2.依CNS3090之定義，每一試驗結果為一個別值，而其來源為同一次取樣所做各圓柱試體強度之平均值。3.2次數分配表1.分組製作「次數分

7、配表」，以便初步瞭解其分配狀況，並可進一步供繪製「直方圖」等統計圖之用k=1＋3.32×log(n)（1）（方法二）經驗公式：（2）3.3直方圖1.由直方圖可以快速看出數據分配狀況。例如由圖4可初步辨識如下：四、集中趨勢與離散程度4.1集中趨勢與離散程度概述1.同一母體之品質特性大部份會出現在某一中心值附近，離開中心值越遠，出現機率越少，這種現象稱「集中趨勢」，工程品管上常用平均數（亦稱平均值）表示該中心值。2.工程品質必有若干程度之不均勻性（如圖6所示表6前五個試驗結果數值之分佈狀況），以平均數為中心