該選擇什麼統計方法,什麼是統計檢驗?怎麼選擇統計檢驗方法?

時間 2021-09-04 02:58:36

1樓:源焮逸

5 混凝土強度的檢驗評定5.1統計方法評定5.1.

1採用統計方法評定時,應符合下列規定:1當連續生產的混凝土,生產條件在較長時間內能保持一致,且同一品種、同一強度等級混凝土的強度變異性保持穩定時,應按本標準第5.1.

2條的規定進行評定。2其它情況應按本標準5.1.

4條的規定進行評定。5.1.

2一個檢驗批的樣本容量應為連續的三組試件,其強度應同時滿足下列要求: ≥ +0.7 (5.

1.2-1) ≥ -0.7 (5.

1.2-2)當混凝土強度等級不高於c20時,其強度的最小值尚應滿足下式要求: ≥0.

85 (5.1.2-3)當混凝土強度等級高於c20時,其強度的最小值尚應滿足下式要求:

≥0.90 (5.1.

2-4)式中 — 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的平均值(n/mm2),精確到0.1(n/mm2); —混凝土立方體抗壓強度標準值(n/mm2),精確到0.1(n/mm2); —檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差(n/mm2),精確到0.

01(n/mm2);按本標準第5.1.3條計算。

當 計算值小於2.5n/mm2時,應取2.5 n/mm2。

—同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的最小值(n/mm2),精確到0.1(n/mm2)。5.

1.3檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差,應根據前一個檢驗期內同一品種混凝土試件的強度資料,按下列公式計算: (5.

1.3) 式中 — 第 組混凝土試件的立方體抗壓強度代表值(n/mm2) ,精確到0.1(n/mm2); — 前一檢驗期內的樣本容量。

注:上述檢驗期不應少於60d也不宜超過90d,且在該期間內樣本容量不應少於45。5.

1.4當樣本容量不少於10組時,其強度應同時滿足下列要求: ≥ + (5.

1.4-1) ≥ (5.1.

4-2)式中 —同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差(n/mm2),精確到0.01(n/mm2);按本標準第5.1.

5條計算。當 計算值小於2.5n/mm2時,應取2.

5 n/mm2。 , —合格判定係數,按表5.1.

4取用。表5.1.

4 混凝土強度的合格評定係數試件組數 10~14 15~19 ≥20 1.15 1.05 0.

95 0.90 0.855.

1.5 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差,應按下列公式計算: (5.

1.5)式中 — 本檢驗期內的樣本容量。5.

2非統計方法評定5.2.1當用於評定的樣本容量小於10組時,可採用非統計方法評定混凝土強度。

5.2.2按非統計方法評定混凝土強度時,其強度應同時滿足下列要求:

≥ (5.2.2-1) ≥ (5.

2.2-2)式中 , —合格判定係數,按表5.2.

2取用。表5.2.

2 混凝土強度的非統計法合格評定係數混凝土強度等級 <c60 ≥c60 1.15 1.10 0.

955.3混凝土強度的合格性評定5.3.

1當檢驗結果滿足第5.1.2條或第5.

1.4條或第5.2.

2條的規定時,則該批混凝土強度應評定為合格;當不能滿足上述規定時,該批混凝土強度應評定為不合格。5.3.

2對評定為不合格批的混凝土,可按國家現行的有關標準進行處理。2.2 符號 — 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的平均值; — 混凝土立方體抗壓強度標準值; — 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的最小值; — 方差未知評定方法中,檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差; — 方差已知評定方法中,檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差; , , , — 合格性判定係數; — 第 組混凝土試件的立方體抗壓強度代表值; — 樣本容量。

2樓:小蜜蜂的小尾巴東方紅

y-因變數 x-自變數

1、y是連續的

1.1 單個x

1.1.1 x是連續的:選擇迴歸分析 或 相關分析1.1.2 x是分類的:選擇二分類的成組t檢驗、配對t檢驗;若x多分類,選擇單因素方差分析

1.2 多個x

1.2.1 x是連續的:線性迴歸分析

1.2.2 x是分類的:多因素方差分析

2、y是分類的

多個x :選擇邏輯迴歸、最優尺度分析、判別分析單個x:x是分類:只和檢驗 卡方檢驗

單個x:x是連續:邏輯迴歸

統計方法有哪些?在什麼情況下用什麼方法?

如何判斷一組應該選擇何種統計方法?

3樓:匿名使用者

哎,誤區啊,其實統計方法是在你做實驗之前就應該設計好的。而不是做完再來想怎麼分析。

什麼是統計檢驗?怎麼選擇統計檢驗方法?

4樓:瀛洲煙雨

統計檢驗是將抽樣結果和抽樣分佈相對照而作出判斷的工作。統計檢驗是將抽樣結果和抽樣分佈相對照而作出判斷的工作。取得抽樣結果,依據描述性統計的方法就足夠了。

抽樣分佈則不然,它無法從資料中得到,非利用概率論不可。而不對待概括的總體和使用的抽樣程式做某種必要的假設,這項工作將無法進行。

統計中經常會用到各種檢驗:

t檢驗有單樣本t檢驗,配對t檢驗和兩樣本t檢驗。

單樣本t檢驗:是用樣本均數代表的未知總體均數和已知總體均數進行比較,來觀察此組樣本與總體的差異性。

配對t檢驗:是採用配對設計方法觀察以下幾種情形,1,兩個同質受試物件分別接受兩種不同的處理;2,同一受試物件接受兩種不同的處理;3,同一受試物件處理前後。

u檢驗:t檢驗和就是統計量為t,u的假設檢驗,兩者均是常見的假設檢驗方法。當樣本含量n較大時,樣本均數符合正態分佈,故可用u檢驗進行分析。

當樣本含量n小時,若觀察值x符合正態分佈,則用t檢驗(因此時樣本均數符合t分佈),當x為未知分佈時應採用秩和檢驗。

f檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到f檢驗。

從兩研究總體中隨機抽取樣本,要對這兩個樣本進行比較的時候,首先要判斷兩總體方差是否相同,即方差齊性。若兩總體方差相等,則直接用t檢驗,若不等,可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。

其中要判斷兩總體方差是否相等,就可以用f檢驗。

簡單的說就是 檢驗兩個樣本的 方差是否有顯著性差異 這是選擇何種t檢驗(等方差雙樣本檢驗,異方差雙樣本檢驗)的前提條件。

在t檢驗中,如果是比較大於小於之類的就用單側檢驗,等於之類的問題就用雙側檢驗。

卡方檢驗

是對兩個或兩個以上率(構成比)進行比較的統計方法,在臨床和醫學實驗中應用十分廣泛,特別是臨床科研中許多資料是記數資料,就需要用到卡方檢驗。

方差分析

用方差分析比較多個樣本均數,可有效地控制第一類錯誤。方差分析(analysis of variance,anova)由英國統計學家r.a.

fisher首先提出,以f命名其統計量,故方差分析又稱f檢驗。其目的是推斷兩組或多組資料的總體均數是否相同,檢驗兩個或多個樣本均數的差異是否有統計學意義。

5樓:匿名使用者

統計檢驗的真核應該就是選取有代表性的樣本,然後去節省人力、物力的前提下,去推斷總體的一些性質、是否有差異的等。其餘別的什麼分佈的,樓上回答的不錯。其實重難點基礎備考統計這部分寫的很好。

注意是正態分佈,而不是z分佈。

6樓:匿名使用者

你的問題太大了。。看書吧。。

比較兩組患者**前後某項指標的變化,用什麼統計學方法

7樓:一生一個乖雨飛

可以採用配對樣本t檢驗的方式進行考察。將受試物件按某些重要特徵相近的原則配成對子,每對中的兩個個體隨機地給子兩種處理,稱為隨機配對設計。

兩配對樣本t檢驗的目的是使用來自兩個總體的配對樣本,推斷兩個總體的均值是否存在顯著性差異。

配對樣本具有兩個特徵:兩組樣本的樣本數相同;兩組樣本觀察值的先後順序是一一對應的,不能隨意更改。

8樓:匿名使用者

折線統計圖,因為它可以更直觀的體現出兩者的不同

什麼是統計檢驗中的兩類錯誤,簡述統計假設檢驗中兩類錯誤的定義及其關係。

1 第一類錯誤又稱 型錯誤 拒真錯誤,是指拒絕了實際上成立的 正確的假設,為 棄真 的錯誤,其概率通常用 表示。假設檢驗是反證法的思想,依據樣本統計量作出的統計推斷,其推斷結論並非絕對正確,結論有時也可能有錯誤,錯誤分為兩類。2 第二類錯誤,型錯誤,接受了實際上不成立的h0 也就是錯誤地判為無差別,...

臨床研究中統計方法的選擇,統計分析方法的選擇

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什麼是bootstrap方法,統計中的 Bootstrap 方法是指什麼

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