异常值的处理方法分析及其应用

产品研制试验过程中提出的不少问题均涉及到统计分析中异常子样的处理。对于异常子样,最好能分析出明确的物理或工程技术方面的原因,然后决定取舍。但如果这种分析极其困难,甚至无法进行下去,那么,数理统计中异常子样的处理方法可以帮助我们决定子样的取舍。本文首先对Chauvenet方法进行反设计,同时介绍两种更好的异常子样处理方法,这两种方法在文献[1]、[2]中只给出了犯α错误的概率,而没有涉及β错误。本文试图通过蒙特卡罗试验对β错误进行初步分析,从而比较出它们的鉴别能力。最后以实际问题作了应用举例。

生产和经营管理系统的几种预测方法

对于每个工厂、企业和商业单位,预报都是十分重要的一环。事实上,管理的每项决策都是根据对未来的预测而作出的。在计划部门,预报就是长期计划的基础,财务和会计部门也要根据预报来制订预算计划和成本控制,市场根据销售量的预报来计划新产品等等。可以说,预报是生产和经营管理的前提。 预报方法可分为四大类:定性预报、时间序列分析、随机关系预报和模拟。 定性预报技术是主观判断,以经验和观念为基础。 时间序列分析是用过去有关数据来预测未来,过去的数据一般包含几个分量。

计算机应用于工厂的生产、控制和管理

最近几十年来,由于计算机硬件的迅速发展,尤其是在计算机体积,计算速度、生产成本,信息存贮量和可靠性这五个方面的改进和提高,使计算机的广泛应用成为可能。在国外,计算机已应用在工业、农业、交通、军事、商业、科技,教育、医疗等各个领域。这里仅对计算机在工厂生产、控制和管理中的作用作一综合的概括的介绍。