稳健统计方法在实验室能力验证中的应用

采用合适的统计方法对实验室能力验证结果进行处理非常重要。分析稳健统计方法的属性、稳健统计量、Z比分数数学模型和稳健统计评价标准。利用稳健统计方法,分析和评价了36个参加能力验证的实验室对机制砂样品A、样品B中石粉含量的检测结果。结果表明,运用稳健统计方法能够真实、全面反映各实验室检测能力;通过判断存疑或离群数据,及时采取应对措施,可提升实验室检测能力;便于管理者对能力评价为存疑或不满意的实验室,采取纠正措施改进,以持续保持实验室的检测能力。

一种稳健变差函数计算方法

稳健变差函数是克里金进行有效预测的根本保证,而现有的计算方法存在以下几个问题:稳健性差、算法复杂、普适性差。为此,提出了一种以中值滤波方法为基础,兼顾邻域间相关性的高稳健、简单的变差函数计算方法。对新方法和现有方法的稳健性进行了分析和对比。最后,使用存在特异值的数据对所提出的方法进行了检验。结果表明,新方法不但具有高稳健性,还具有普适性强且实现简单的优点。

多元分析的稳健方法

对统计学和化学计量学中发展迅速的多元稳健方法进行了系统的评述。这些稳健方法可用于化学计量学中的多元校正和模式识别。在对一些重要方法的主要思路进行了回顾的基础上，对它们的适应性和局限性本文也给出了必要的讨论。

基于稳健统计方法对实验室比对中土壤汞的质量控制指标研究

利用稳健四分位间距法和迭代法2种稳健统计方法,通过对全国31个省、自治区、直辖市范围内共334家环境监测单位开展土壤中汞的实验室间比对,对比对测定结果和质控数据进行统计分析,系统性地研究了土壤中汞的质量控制指标。建议实际监测工作中土壤汞的实验室间相对标准偏差范围为7%～19%,相对误差控制指标为±8%,低浓度水平下可适当放宽至±10%,加标回收率控制范围为81%～109%,为日常监测开展土壤汞的质量控制工作提供了评价依据,具有广泛的应用价值和较好的指导作用。

气候变化背景下的洪涝风险稳健决策方法评述

分析了深度不确定性内涵及其特点,包括情景不确定、决策后果不确定和决策方案不确定,指出了传统洪涝风险决策方法过于依赖于气候变化预测结果,未能充分考虑深度不确定性及提供稳健决策。给出了国际上处理深度不确定性的稳健决策方法理论基础,并介绍了被广泛应用于洪涝风险领域的鲁棒决策、信息差距及适应对策路径3种稳健决策方法。对比分析发现,鲁棒决策法有完备的适应措施定量评估体系但计算量大且不易理解;信息差距法可解决不能以概率表式的不确定性问题,而未考虑适应对策的失效情景;适应对策路径法提供可视化的决策路径,未能充分考虑社会经济的不确定性。提出未来可综合鲁棒决策和适应对策路径优点,为减少不确定性、降低洪涝灾害风险、制定适应气候变化策略提供参考。

稳健统计方法在煤质实验室检测能力比对中的应用

对30个煤质实验室进行能力比对试验,采用稳健统计方法统计试验结果,采用直方图对统计结果进行表述,并对煤质实验室试验结果进行评价。稳健统计方法综合考虑了试验不确定度、相对不确定度及标准偏差等因素,其结论更能真实评定实验室的检测能力。

能力验证中的稳健统计方法应用浅析

本文介绍了实验室能力验证常用的三种稳健统计方法——四分位法、迭代算法A和Q/Hampel方法。通过实际检测数据计算示例,比较了3种稳健统计方法的计算结果。对于对称、单峰分布,四分位法和算法A可以较好估计均值和标准差,但对于大比例(>20%)离群值,或者有小众数的情形Q/Hampel方法则更为适用。

稳健统计方法及t检验法在活菌计数能力比对中的应用

为比较检验员活菌计数能力及常量法和微量法在活菌计数应用中是否存在差异,8名检验员于同时、同环境中对同一细菌培养物采用常量法和微量法进行活菌计数,采用稳健统计方法对不同人员相同方法的计数结果进行统计,将检验结果分为"满意"、"可疑"和"不满意";采用t检验法对使用不同方法对同一样品的计数结果进行统计,将结果分为"差异显著"和"差异不显著"。稳健统计方法表明,用常量法进行检测,有6名检验员的检验结果全部满意,而微量法的结果中只有2名检验员获得了全部满意的结果;t检验法表明常量法和微量法之间存在显著差异。稳健统计方法及t检验法统计结果显示,不能用微量法代替常量法进行检验,个别检验员的活菌计数能力有待进一步提高。

加权稳健支撑向量回归方法

给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型,重复这一过程直至收敛.加权的目的是为了对奇异值进行软剔除.该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点.实验表明,新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网(RSVR)方法和加权最小二乘支撑向量机方法(WLSSVM)更加稳健,算法的逼近精度受奇异值的影响远小于SVM、RSVR和WLSSVM算法.

基于不对称转子结构与序贯田口稳健优化方法的同步磁阻电机设计

目前,传统同步磁阻电机三层磁通屏障的转子设计性能较好、制造简易,得到行业的认可。讨论转子的不对称磁通屏障结构与磁通屏障结构变形对全面掌握同步磁阻电机的特性至关重要,因此该文研究了在不同功率等级下同步磁阻电机不对称设计规律以及基于序贯田口稳健优化方法的类凸极转子同步磁阻电机。首先对传统同步磁阻电机在一定功率等级下优化计算,得出抑制转矩脉动的不对称设计规律;然后根据开关磁阻电机凸极结构,设计类凸极转子同步磁阻电机,应用序贯田口稳健优化方法对采用分布式绕组的12槽8极电机优化得到最优功率等级,并应用至集中式绕组电机,应用磁路模型以及有限元仿真对采用不同绕组的电机作性能对比分析;最后提出一种结构更加简单、制造成本更低的同步磁阻电机。

聚类分析与稳健统计方法对CNAS T0402数据处理的比较和分析

建立了一种基于对能力验证数据进行聚类分析的方法,克服了以往采用稳健统计方法处理的层次性和深度不足的缺陷,可将参加实验室按测试结果及相似性进行分组,便于对检测过程存在问题的查找和分析,也有利于检测实验室对自身测试水平的认识和评价。

语言学定量研究中的稳健统计方法

稳健统计学的进展为研究者探索数据、发现模式和检验研究假设提供了有价值的技术。本文介绍稳健统计学的基本原理和基本概念。举例说明在常规的方差分析统计假设不满足的情况下如何使用Welch型方差分析等几种稳健统计方法,在皮尔逊相关分析统计假设不满足的情况下如何开展百分数弯曲相关和跳跃相关分析。本文建议语言学定量研究者重视常规统计分析假设,学会使用稳健统计方法,提高研究的质量。

稳健统计方法在外语教学研究中的应用

满足统计分析假设是正确使用常规统计分析的必要条件。当常规统计分析假设违背时,稳健统计方法相对于常规的统计分析能够更精确地估计总体参数。利用外语教学研究中的真实数据,阐述在违背常规统计分析假设的情况下比较独立组平均数时一个稳健t检验和两个稳健方差分析与对应的常规t检验和常规方差分析统计结果的差异性,可以使外语教学研究者对稳健统计方法有一个基本的了解,给予常规统计分析假设应有的重视,选择恰当的统计分析方法。

稳健贝叶斯方法在指数保费原理下的应用

稳健贝叶斯方法可用来处理先验信息的不确定性问题,把先验分布限定在Γ族,由此得到一些最优准则.结合先验分布的ε-代换类,在指数保费原理下得出稳健贝叶斯保费和后验Γ-极小极大保费.

常用稳健估计方法应用于水准网的相对增益比较

稳健估计方法常用来消除或减弱观测值中的粗差对水准网计算的影响,然而,不同稳健估计方法的稳健性不尽相同。以3个具有不同观测值数量和未知数数量的水准网为例,通过仿真实验比较了13种常用稳健估计方法的稳健性。结果表明,无论是对于具有独立等权观测值的水准网还是对于具有独立不等权观测值的水准网,L1法、Danish法、German-McClure法和IGGIII方案都是相对更为有效的稳健估计方法。它们比其他常用稳健估计方法能更有效地消除或减弱粗差的影响。

多用户检测的稳健反馈神经网络方法

本文提出了一种实现CDMA多用户检测的稳健反馈神经网络方法 ,通过理论证明和实验仿真 ,表明该方法能有效克服多址干扰和远近效应 ,并具有易于在线处理和VLSI实现的特点。

常用稳健估计方法应用于概率积分法参数求取时的有效性研究

概率积分法是开采沉陷预计方法中应用最为广泛的一种方法,其预计结果的精度主要取决于预计参数的可靠性。为了消除或减弱粗差对预计参数的影响,往往采用稳健估计方法来对参数进行预测。本文在嘉乐泉煤矿实测资料基础上进行人工异值干扰求参试验,以观测值中含有不同粗差值为例,比较了13种常用稳健估计方法的稳健特性。结果表明,对于概率积分法参数的稳健估计,L1法、German-Mc Clure方法和IGGIII方案较其他稳健估计方法相对更有效。

数控机床实切工况下温度敏感点稳健性选择方法研究

热误差对数控机床尤其是高精度数控机床的精度影响严重,温度敏感点选择是建立热误差补偿模型的关键技术。而数控机床在主轴空转和实切状态下的热误差特性是不相同的。针对实切工况,提出了一种基于平滑数据干扰处理的稳健机床温度敏感点选择方法,大幅减小了由温度传感器噪声数据引起的温度敏感点变动性,通过6批次实切数据验证了这一方法的有效性。分别使用稳健性温度敏感点选择方法和非稳健性选择方法建立了2个热误差补偿模型,并对其进行了精度分析和比对。分析发现,因未考虑温度敏感点变动性而代入建立的模型会造成模型拟合精度、预测精度的损失。基于稳健机床温度敏感点选择方法的热误差补偿模型不仅可以保证模型稳健性满足实切工况需求,而且可以实现用2个温度传感器将模型的预测精度均值控制在10μm以内。

一种基于LS-WTLS的稳健平面拟合方法

为了解决平面数据点位精度差异性及平面模型常数项解算精度较低的问题,提出了一种基于最小二乘-加权总体最小二乘(LS-WTLS)的稳健平面拟合方法。该方法采用加权最小二乘模型与稳健估计IGGⅢ方案相结合的方式对平面模型误差项参量进行解算,然后通过设置阈值剔除粗差数据,利用最小二乘法对平面模型常数项进行解算,以此进一步提高了平面模型各参量的解算精度。结果表明,新方法相对于最小二乘(LS)法、总体最小二乘(TLS)法、LS-TLS法、IGGⅢ-LS-TLS法,其单位权中误差分别提高了53.6%,195.0%,47.5%和5.1%,平面拟合精度分别提高了49.4%,179.3%,48.7%和46.99%,表现出了良好的抗粗差干扰能力。该研究验证了新方法在平面拟合领域的优越性和可靠性。

稳健统计方法崩溃点对能力验证结果评价的影响

稳健统计方法在能力验证中被广泛使用。其崩溃点是反映稳健统计方法"容错率"的重要指标。本文阐述了稳健统计方法的崩溃点对能力验证结果评价的影响,并用案例进行了比较研究。基于实际情况,对稳健统计方法的选择和使用给出了建议。