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时间:2019-10-14
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1、数理统计在工艺验证中的应用一、常用数理统计方法工艺试验:优选法、正交试验等工艺验证:统计检验----t、µ、F、CV、符号等;统计工具----控制图、直方图、相关与回归、方差分析等。1二、基本概念(一)基本点1、数理统计是以概率论为基础建立的应用数学;2、产品质量的波动遵循一定的统计规律;3、质量控制的重点是控制系统原因所造成的波动。(二)特点1、由局部推断总体;2、以概率的大小作出推断。2(三)基本内容1、统计观察方法的设计;2、统计资料的分析;3、统计规律的实际应用。(四)含义数理统计就是通过对样本的分析来估计和
2、推断总体。3(五)名词解释1、名词:(1)总体----指所要研究对象的全体;(2)个体----指组成总体的每一个基本单位;(3)样本----从总体中随机抽出的一部分样品。样本中所含个体的个数为样本的大小。2、抽样要求:随机性、独立性、代表性。3、抽样方法:单纯、系统、分层、整群等随机抽样方法。44、分布:常见的概率分布有----正态分布、t分布、x²分布、F分布、二项分布、泊松分布等。(1)正态分布的性质:1)正态分布的平均值µ、曲线达最大值;2)曲线与横坐标围成的区域总面积为1;3)对µ的正、负偏差绝对值相等时的概
3、率相等;4)近µ的X概率越大,远离µ的X概率越小;5(2)正态分布(三要领)1)正态分布的位置由平均值µ决定;2)标准偏差决定正态分布形状;3)特性值落在µ±3的概率为99.7%。三、统计量1、表示中心趋向的统计量;(1)平均值(X)---各个测量值之和除以测量次数的商;1nX=Xi(样本的平均值)=1=26(2)中位数(X)数据大小顺序排列的中间数。2、表示离散程度的统计量;(1)极差(R)一组数值中最大测量值与最小测量值之差。R=Xmax—Xmin(2)标准偏差(s)所有数据对平均值的平均偏离程度。(
4、Xi-X)²n-1(样本的标准偏差)S=7标准偏差来源1)偏差(Xi-X)2)偏差和正负偏差相加和为03)偏差平方和S=(Xi-X)24)方差S2=S/n5)标准偏差S=S28标准偏差的性质《1》标准偏差的大小,与坐标原点的位置无关;《2》标准偏差不取负值,数值大小,可衡量数据的离散程度;《3》标准偏差的单位与数据测量单位一致;《4》曲线在1处的几何意义,上部曲线向下凹,下部曲线向上凹;《5》越大,数据越分散,越小,数据越集中;《6》标准偏差比极差反映离散程度更精确,它利用了全部数据提供的信息。δ=1δ=1.
5、59四、常用统计方法(一)统计检验1、基本概念:(1)误差随机误差---受偶然因素影响或测试不准造成;条件误差---工艺条件改变造成。统计检验是区分这两类误差的一种科学方法。10(2)自由度(forn´)指对平均值独立的数据个数。f=n-1(3)置信度()概率判断的可靠性程度,也称显著性水平,一般取值0.05~0.01。2、变异系数(CV)或称相对标准偏差(RSD)反映数据的相对波动大小。SXCV=11示例《1》对气相层析的实验人员进行技术考核,进样10次,每次0.5µl,得色谱峰高为:142.1147.0146.
6、2145.2143.8146.2147.3150.3149.9151.8(mm)X=146.98S=3.00CV=2.04%有经验的色谱工作人员很容易将CV控制在1%以内,可认为该实验人员的技术还不够稳定,操作不够熟练.123、假设检验(1)基本概念:假设总体具有某种特性,抽取样本,统计分析,依据“小概率事件”原理进行检验判断。小概率事件---在一次观察中可以认为基本上不会发生,通常指概率不超过0.05~0.01的事件。(2)步骤1)设H0,2)选统计量,3)确定统计量的分布,4)由样本值计算出统计量值,5)给定显著
7、性水平,6)作出统计推断(接受或拒绝)13(3)t检验:常用于平均值的检验
8、t
9、值、P值与差别的意义
10、t
11、值P值差别的意义0.05无显著意义t0.05(n´)P0.05有显著意义t0.01(n´)P0.01有非常显著意义14示例《2》样本均数与总体均数比较某药片标准重为100毫克,抽25片分别称重,检查压片机工作是否正常?计算得样本均数为98.4毫克,标准偏差为4.5毫克。X=98.4S=4.5µ0=100n=251)检验假设:µ=µ02)计算统计量:
12、X-µ0
13、S3)确定概率:Pn´
14、=25-1=24查t值表,t0.05(24)=2.046,1.778<2.046,P>0.054)判断结果:样本均数98.4毫克与总体均数100毫克没有显著性差别,压片机工作正常。t=n=1.77815示例《3》两个样本均数的比较同一品种,不同产地的药材提取出膏率的比较。在规定的相对密度条件下测得两组数据:A464038484860463658
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