项目二试验检测数据处理ppt课件.ppt

《项目二试验检测数据处理ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、项目二、试验检测数据处理工程质量的评价是以试验检测数据为依据的。试验检测采集得到的原始数据类多量大，有时杂乱无章，甚至还有错误，因此，必须对原始数据进行分析处理才能得到可靠的试验检测结果。本章以数理统计与概率论为基础，介绍试验检测数据的处理方法。情境一、认识误差误差的含义1误差的表示2误差的分类3误差的来源4主要内容表示测量值与“真值”的差量表示一项试验估计值的不确定度一误差的含义绝对误差二误差的表示相对误差过失误差随机误差系统误差多数情况下是由仪器或试验方法引起的；误差的数值和符号有较明显的规律。可通过试验或分析掌握其变化规律，在测量结果中加以修正。是由许多难以控制的微小因素造成的，

2、具有较强的偶然性；误差的数值和符号没有明显的规律；可用数理统计方法进行分析和处理，以获得可靠的测量结果。是由于试验人员测错、读错、记错或计算错误等疏忽大意、不小心造成的；或环境条件、试验对象的异常变化而引起的。误差的数值明显的偏离试验结果利用一定的准则先判定，然后从测得的数据中剔除。三、误差的分类四、误差的来源装置误差方法误差环境误差人为误差情境二、抽样检验基本概念01抽样检验的意义02抽样检验条件03抽样检验常用方法041、总体：又称母体，是统计分析中所要研究对象的全体。有限总体：可以用数量来衡量的总体。无限总体：一批产品，一道工序或一个连续的整体。2、个体：组成总体的每个单元称为个

3、体。3、样本：从总体中抽取一部分个体就是样本。4、样品：组成样本的每一个个体叫做样品。一、基本概念5、样本容量：是指样本中所含样品的数量，通常用n来表示。样本容量越大，可靠性越大，工作量越大，花费越多。6、总体与样本的关系：7、检验的基本意义：①、对各个物品的检验：各个产品→试验→与质量判定标准比较→判定优良品与不良品②、对批进行检验：批→抽样→对样品进行检验→与批的判定标准作比较→判定批的合格与否二、抽样检验的意义检测设备破损性非破损性破坏性检验是不可能对全部产品都作检验的非检验仪具器械的种类少，性能难以稳定要明确批的划分明确检验标准样本要有代表性统一检测试验方法即要注意使同批产品在

4、原材料、工艺条件、生产时间等方面具备基本相同的条件。由于抽样检验是以样本检验结果来推断批的好坏，故样本的代表性尤为重要。所谓检验标准，是指对于一批产品中不良品的质量判定标准。产品质量判定标准应与统一的检测试验方法所测定结果相比照，如果试验方法不统一，试验结果偏差很大，容易造成各种误判，抽样检验也就失去了其应有的意义。条件三、抽样检验条件四、抽样检验常用方法分层取样单纯随机取样系统取样两级取样情境三、数据的修约规则计数值数据和计量值数据有效数字质量数据的修约规则1231、计数值数据2、计量值数据计量值数据是可以连续取值的数据，如长度、厚度、直径、强度、化学成分等质量特征，表现形式是连续型

5、的，一般都是可以用检测工具或仪器等测量（或试验）的。有些反映质量状况的数据是不能用测量器具来度量的。为了描述属于这类型内容的质量状况，而必须用数据来表示时，便采用计数的办法，即用1、2、3…连续地数出个数或次数。一、计数值数据和计量值数据二、有效数字有效数字的概念：由数字组成的一个数，除最末一位数字是不确切值或可疑值外，其他数字皆为可靠值或确切值，则组成该数的第一个不是0的数字开始的所有数字包括末位数字称为有效数字，除有效数字外其余数字为多余数字。0812、0.0762、3.54、2.00、3.54×103有效数字位数三位三、质量数据的修约规则规则1规则2规则3规则4规则5拟舍去的数字

6、中，其最左面的第一位数字等于5，而后面的数字并非全部为0时，则进1，即所留下的末位数字加l。拟舍去的数字中，其最左面的第一位数字小于5时，则舍去，留下的数字不变。拟舍去的数字中，其最左面的第一位数字大于5时，则进1，即所留下的末位数字加1。拟舍去的数字并非单独的一个数字时，不得对该数值连续进行修约，应按拟舍去的数字中最左面的第一位数字的大小，照上述各条一次修约完成。拟舍去的数字中，其最左面的第一位数字等于5，而后面无数字或全部为0时，所保留的数字末位数为奇数则进1，如为偶数则舍去。情境四、数据的统计特征与分布一数据的统计特征二数据的分布特征一、数据的统计特征统计数据的规律性统计数据的差

7、异性算术平均值中位数变异系数标准偏差极差工程质量数据的统计特征量一、算术平均值二、中位数（n为奇数）（n为偶数）三、极差四、标准偏差五、变异系数二、数据的分布特征1、正态分布正态分布是应用最多、最广泛的一种概率分布，而且是其他概率分布的基础。平均值μ是f（x）曲线的位置参数，它决定曲线最高点的横坐标。标准偏差σ是f（x）曲线的形状参数，它的大小反映了曲线的宽窄程度。σ越大，曲线低而宽，说明观测值落在μ附近的概率越小，观测值越分散。σ越小，曲线高