GB T 3359-1982 数据的统计处理和解释 统计容许区间的确定.pdf
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1、引言中华人民共和国国家标准数据的统计处理和解释统计容许区间的确定Statistical interpretation of data Determination of a statistical tolerance interval UDC 519 (083.4) GB 3359 82 本标准规定以样本为基础的确定统计容许区间的方法。统计容许区间是以给定置信水丰至少包含总体中规定比例的区间。统计容许区间可以是双侧的或者是单侧的,区间的端点称为统计容许限,也称为过科的自然限。1 概论1 . 1 本标准给出的方法仅适用于各抽样单位是从所考虑的总体中随机抽取的,而且是相互独立的g总体的特性遵从正态分
2、布。这里对正态性的要求比对均值和均值之差进行推断时更为重要。1.2 当正态性假设被拒绝或有理由怀疑其有效性时,可以将变量变换成正态的,或者采用本标准附录A的51.ls中所叙述的方法。采用其他方法确定非正态分布形式的统计容许区间是可能的,但本标准不给出这些方法,在附求A中仅给出了种简单的情形。1.3 在确定统计容许区问时,要给出与数据来源和收集方法等有关的全部信息,特别是最小单位或者有实际意义的高效数字,这将有助于统计分析。I. 4 对于个别可疑的数据不能任意剔除或修正,除非有试验土、技术上或其他的明显理由才能剔除或修正。在每种情况F,被剔除或修正的数据应予说明。1.5 如1.1中所述,置信水平
3、1是统计容许区间包含总体的比例至少为P的概率。此区间包含总体的比例少于p的风险是。通常取1的值为0.95和0.99(即0.05和0.01)。如果许多样本在同一置信水平0.95下确定了许多统计容许区间(每一个样本确定一个民间),则包含总体的比例至少为所要求的比例的那些区间所占的比例接近于95%。1.6 总体的标准差为已知均值未知的情形,使用表1和表2。均值和标准差都未知的情形,使用表3和表4。当均值和标准差。都已知时,所研究的特性的分布(假定是正态的是完全确定的,7三是在 Up的右边或Up的左边(单侧区间,或者在u Li. a和u立卫之间(双侧区间)总体的比例恰好为p。在这里,Up是标准正态变景
4、的p分位数,Up的数据在表BI和表B2的末行给出。1.7 通过改变原点或单位常可使计算简化。本标准是参考国际标准Iso 3207数据的统计解释一一统计容许仄间的确定)( 1975年第版)制订的。国家标准局198212 30发布1984 01 01实施GB 3359 82 表1单侧统讨容许l正l日0(jj差已知户总体的技4;特件抽样单位的技特性被剔除的观测值统计项目样本大小,no 观测值的平ll :l: xi二总休j革的己坦l值2 标准差z 为统计容许区间选定的总体比例gP= 置信在平gl k1 n n I 军(r1-:r)” l f标准羞的估计I - a = k2 ( n, p, I - a
5、) = k2 ( n, p, I - a ) S = 结果a. “向左”的单侧区阅在述的L,以下,总体的比例至少为p的概率是1。L, 革k, (”, p, I ) s = b. “向右”的单侧区间在下述的L,以上,总体的比例至少为P的慨率是I- a 0 L王k,【n,户,1-aS=见本标准的例30 ”对于不同的n和p= o. 90 o. 95、o.99及1- a = 得出。o. 95、0.99 , k2 ( n , p , I - a )的值可以表83 GB 3359-82 表4双侧统计容许区间(方差未知y总体的技术特性抽样单位的技术特性被剔除的观测值统计项目计算样本大小zno X; x =
6、一一二n 观测值的和; x; = ;(x, x)2 ,“ ) zn v句i( 2i z ZI 观测值的平方和,自1 n 1 ; x = 告s = n一l为统计容许区间选定的总体比例zp = 量信在平g; ( X; 圣) 1 k;(n,p,1(标准差的估计)k; ( n, P, 1) s = 结果总体被包含在限L,和L之间的比例至少为P的概率是la o L; 圣k; ( n,1 ) s = L, 玉k; ( n , p , 1) s = Z举J棉纱断裂负荷的观测值如下(单位是百分之一牛顿):228.6、232.7、238.8、317.2、315.队275.1、222.2、236.7、224.7、
7、251.2、210.4、270.7.这12个观测值来自同一批产品的12000个线轴。它们装在120只箱子中,每只箱子装100个。从这批产品中随机地抽取12箱,而后从每箱中随机抽取一个线轴。试验纱是从每一个线轴上距离外端线头上大约Sm处剪下的socm长的棉纱。试验是在这些试验纱的中心部分进行的。经验表明,在这些条件下测量的断裂负荷实际上遵从正态分布。讨算结果如下z样本大小gn = 12 观测值的和z X; = 3024.1 见本标准的例40 H对于不同的n和p= o. 90、0.95、0.99及l 0.95、0.99,k; ( n, p, 1 a )的值可从表B4得出。”这些限对于称玉,但不是“
8、按榄事对称的”。因此,不能说“在置信在半1下,不跑过总体(1 p )/2 的比例在Li以下z不跑过(1 p )仗的比例在L,以卡”。 E、)Iii_:观测值的平方和z与均值的差的平方和z方差的估计:标准差的估计:GB 3359-82 二252.0平X;n Z二 x! = 775 996. 09 ( x, ) 2 z(x, x=zx:一一1 1 n z ( x,王)2 = 13 897 .69 = 1 263.4 n- 1 52工s = 35. 5 由试验也可知,在同一批棉纱中,断裂负荷的分布卡分接近于正态分布。例lz单侧统计容许区间(方差已知,见表1)。假定,以前获得的观测!值表明,对于原料相
9、同的不同批棉纱,虽然均值是变化的,但方差不变,其标准差33.15。计算L,使得能够以1 0.95的置信水平,断定在同样的条件下观测得的断裂负荷至少以0.95 (即95%)的比例在L,以上。表BI给出zk, (12, 0.95, 0.95) =2.12 由此得到zL; 王k1a=252.02.1233.15= 181. 7 当然,如果取更高的总体比例(例如99?/o),可以获得一个更小的限L;, 例2:双例l统讨容许区间(方差已知,见表2)。在与例1同样的条件下,计算L,和L,使得能够以10.95的置信水平,断定这批棉纱的断裂负荷至少有P=0.90(90o)的比例落在L,和L,之间。表Bz给出z
10、k, ( 12, 0.90,。.95)二1.89由此得到2L, 圣k;252.。一1.8933.15=189.3, = x + k; 252. 0+ 1.89 33.15 = 314. 7 必须消除以下的误解z“至多,育总体的5%落在L,左边,至多有5%落在L,右边”。比如例1中,在L,左边不多于总体的5%, L,却为181.7 0 伊tl3 :单侧统计容许区间(方差未知,见表3)。假定总体的标准差是未知的,必须由样本来估计。采用与标准差已知情形(例1)相同的条件,即p= 0.95和10.95, 6 GB 3359 82 表5总休的技在特tl一批棉纱由12000个纯轴m成。这些纯轴分装在120
11、只箱T中,每箱100个。抽样单位的技本特性从这批棉纱巾随机地抽取12箱,rlii后从每一相11随机地抽取个线轴。府每线轴七从in离外端线头大约5来处剪下50理来的试验纱。同验。:这些试验纱的中心郎分进行的。被剔除的观测俄没有统计项目样丰大小:n 1 2 观测值的和,:l: Xi =3 024 l 观测值的平方啊,:l: xf = 775 996. 09 为统计容许区间选定的总体比例p = 0.95 (95 ,)置信;)(f 1 0 95 k, (12, 0.95, 0.95)二2.7 4 (从在83得出)结果计算罩之 (Xi圣)2:l:xf-(:l:x;)2n n l n - l 775 99
12、6 09 ( 3日24.!)2112 11 二l263.4 d=S=/1263.4 =35.5 k, ( 12, 0.95, 0.95) s二97.3以置信7)(平0.95断定,这批棉纱的断裂负荷至少有0.95(95%)的比例在L,以zL;=252.0 2.74X35.5二154.7必须注意,L,的值小于例1(方差已知中L,的值,原因是用S估计,使得系数h的值较高(以2.74代替2.12)。例4:双侧统计容许区间(方差未知,见表4)在与例3相同的条件下,要计算L1和L,使得能够以置信水乎1 0.95,断定这批棉纱的断裂负荷至少有p= 0.90 (90%)的比例落在L1和L,之间。表B4给出2由
13、此得到zk; ( 12, 0.90, 0.95) = 2.66 L; = x k;s二252.o- 2. 66 35.5 = 157.6 L, 豆k;s二252.0+ 2.66 35.5=346.4 应该注意,L;的值比例2的小,L,的值比例2的大,原因是用S估计。,系数h的值较rflj(以2.66代样1.89)。由f不知道总体的标准差,不得不付出代价,扩大区阔的原因就在f此。当然,如果不:;相信在例1和912中所用的值33.15是正确的,那么在例3和例4中用S估计可能是恰当的。- GB 3359 82 附录A任意分布的情形(补充件)木附录规定使用样本极的(最小值和最大值)Xm和XM的方法。A
14、. I 引言当样本大小为n的简单随机样本遵从连续分布时,无需其他假定,就能够从样本最小值xm和最大值XM或仅从其巾的一个得到j分布的散布程度的信息。除样本极值外,还可以使用其他的次序统计量,但在本附录A中不给出。A .1.1 单侧情形在样本大小组、置信水平1-a和总休在Xm以上或在XMi主lr)的比例p之间有如下关系p 如果取定n和p,白这个关系式可计算出1。总体落在xm以t(或XM以下)的比例至少为P的概率不小于l一。如果取定n和1,由这个关系式可计算出pp总体落在xm以r.或XM以刊的比例至少为户的概率不小二fl。如果取定p和1,由这个关系式能确定最小样本大小no由此能以不低于1的置信水平
15、,断定总体落在样本大小n的样本最小亩以上(或最大值以下的比例至少为PoA .1.2 双侧情形在样本大小队落在Xm与x,之间的总体比例p和置信水平1之间有如F的关系2np-1 (n-1 )p 如果取定n和p,由这个关系式可计算出1。总体落在xm和XM之间的比例至少为P的概率不小于1。如果取定n和1,由这个关系式可计算出p。总体落在Xm以t(或XM以下)的比例至少为p的概率不小于1- a o 如果取定p和1,由这个关系式可确定最小样本大小n,使得能以不低于1的置信水平,断定总体落在样本大小n的样本最小值与最大值之间的比例至少为P。A.2举例对一部航空发动机的部件进行旋转应力的疲劳试验。样本大小为1
16、5.将耐久力的观测值按从小到大的次序排列成下表:x x 0.200 1. 040 0 330 1. 710 o. 450 2 220 o. 490 2. 275 0. 780 3. 650 0 920 7 000 0. 950 8. 800 o. 970 R GB ”一M图检验法表明,部件总体的正态性假设被拒绝。因此,例3和例4确定统计容许区间的方法不适用。样本极值2Xm = 0.200, XM = 8.800 置信水平g1 0.95 A .2.1 部件总体落在Xm= 0.200以下的最大比例是多少?对于la= 0.95,表B5给出总体落在Xm以上的最小比例p的值稍高于0.75(75%)。因此
17、,总休落在xm以下的最大比例1-p的值稍低于0.25(25 % )。由诺模国1可见p约为0.82。A .2 .2 必须取多大的样本大小才能以置信水平0.95,断定部件总体至少以p= 0.90 (90%)的比例落在该样本的最大债之下?对于1 0.95和p= 0.90,表B5给出n=29. A.2.2.1 在置信水平0.95下,部件总体落在Xm=0.200和XM=8.800之间的最小比例是多少?对于1 0.95和n=15,表B6给出的p值稍低于0.75(75%)。由诺模图2可见p约为0. 72. A.2.2.2 必须取多大的样本大小才能以置信水平0.95,断定部件总体至少以P=0.90(90%)的
18、比例落在该样本的最小值和最大值之间?对于l 0.95和p= 0.90,表B6给出n= 460 n p 0. 90 5 2.02 6 J. 95 7 1 90 8 l 86 9 1. 83 10 1. 80 11 1. 78 12 l. 76 13 I. 7 4 14 1. 72 15 l. 71 16 l.69 17 l. 68 18 I 67 19 1.66 20 1. 65 22 1. 63 24 1.62 26 1. 60 28 I. 59 30 1. 5色35 1.56 40 1.54 45 I. 53 50 I. 51 60 1. 49 70 1 48 80 1.47 90 1. 4
19、6 100 1. 45 150 1. 42 200 1. 40 250 1. 39 300 I. 38 400 l. 36 500 1 36 1000 I. 33 l 28 JO GB 3359-82 附统录计B 表(补充件)表B1 单侧统计容许反间,巳知,未知x + k,或圣k,系数k1(n,p,I一)的值1-ao 95 l二099 p = 0 95 0 99 P二090 p = 0.95 2.38 3.06 2.32 2.69 2. ;!2 3 00 2.23 2 59 2.27 2. 95 2 .16 2.52 2.23 2. 91 2 10 2.47 2.19 2.87 2.06 2.
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