常用参数检验方法

非参数检验方法

常见气体的检验方法

常见气体的检验方法知识小结：

火焰上方；（3）用内壁上沾有澄清石灰水的烧杯罩在火焰上。烧杯内壁有水珠。石灰水变浑浊。氮气将燃着的木条放在瓶中。燃着的木条熄灭。氯化氢将湿润的蓝色石蕊试纸放在瓶口。通入硝酸银溶液。变红。有白色的沉淀。氨气将湿润的红色石蕊试纸放在瓶口。变蓝。水将水蒸气接触无水硫酸铜粉末。无水硫酸铜粉末由白色变为蓝色。例题分析： 1、为了鉴别甲烷、氢气和一氧化碳三种无色气体，分别把它们燃烧后的产物依次通过右图装置。

（1）如果甲装置中无明显变化，乙装置中澄清石灰变浑浊，则燃烧的气体是。（2）如果甲装置中白色粉末变蓝，乙装置中澄清石灰水无变化，则燃烧的气体是。（3）如果装置中白色粉末变蓝，乙装置中澄清石灰水变浑浊，则燃烧的气体是。 2、现有六瓶无色气体，它们分别是氧气、氮气、氢气、二氧化碳、一氧化碳、甲烷，设计实验鉴别六瓶气体。简要写明实验方法、实验现象及结论。 3、某无色混合气体中可能含有一氧化碳、二氧化碳、氢气中的一种或几种。把混合

气体依次通过澄清石灰水、灼热的氧化铜和无水硫酸铜时，依次出现石灰水变浑浊，氧化铜由黑变红，无水硫酸铜由白变蓝的现象（假设每步反应完全）。由此可以推断：（1）混合气体中一定含有，其理由是。（2）混合气体中可能含有，其理由是。如果要确定它是否存在，需进行以下操作：。提高练习： 1、区别一氧化碳与二氧化碳的方法是，除去一氧化碳中混有的二氧化碳的方法是，除去二氧化碳中混有一氧化碳的方法是。

A：将气体通过氢氧化钠溶液；B：将气体通过灼热的氧化铜粉末； C：将气体通过澄清石灰水；D：将气体通过灼热的木炭。 2、有一混合气体可能由二氧化碳、一氧化碳、氢气、氮气组成，按下列顺序进行实验：（1）将混合气体通过澄清石灰水，石灰水变浑浊；（2）将余下气体点燃，火焰呈淡蓝色；（3）燃烧后的产物通入紫色石蕊试液中，试液不变成红色。混合气体中一定有；一定没有；可能含有。写出（1）（2）两个实验中有关化学反应方程式：。 3、为了鉴别氢气、一氧化碳、甲烷三种气体，

第二讲-非参数统计检验教学内容

第二讲非参数检验 1. 实验目的 1.了解非参数假设检验基本思想； 2.会用SAS 软件中的proc npar1way 过程进行非参数假设检验和proc freq 过程进行列联表的独立性检验。 2. 实验要求 1.会用SAS 软件建立数据集，并进行统计分析； 2.掌握proc npar1way 过程进行非参数假设检验的基本步骤； 3.掌握proc freq 过程进行列联表的独立性检验的基本步骤。 3. 实验基本原理 3.1 符号检验 0:H 两种方法的处理效果无显著性差异令10 i i I i ?=??第个个体中新方法优于对照方法第个个体中新方法劣于对照方法1,2,,i N =L 统计量1N N i i S I ==∑ N S 表示新方法的处理效果优于对照方法的配对组总数。若新方法的处理效果显著的优于对照方法，则N S 的值应明显偏大。因此，若对给定的置信水平α，有 {}N P S c α≥<，则拒绝0H 。 0H 为真时，（1）N S 服从二项分布1(,)2 b N (),()24N N N N E S Var S ==。拒绝域为：{}N N S S c > （2）由中心极限定理可知，当2 ,1N N S N - →∞的零分布趋于标准正态分布。

拒绝域为：N S u α??????>???????? 3.2 Wilcoxon 秩和检验（1）单边假设检验 0:H 两种方法的处理效果无显著性差异 as 1:H ：新方法优于对照方法。用于检验0H 的统计量为：1n s i i W I ==∑ 若对给定的置信水平α，有 {}s P W c α≥<，则拒绝0H 。且s W 的分布列为： 0#{;,}{}H s w n m P W w N n ==?? ??? 根据观测结果计算s W 的观测值0s W ，计算检验的p 值： 00{}{}s H s s H s k w p P W w P W k ≥=≥= =∑ 然后将p 值与显著水平α作比较，若p α<，则拒绝0H ，否则接受0H 。（2）双边假设检验给定的显著水平21,c c 和α应该满足： ε=≥+≤}{}{2100c W P c W P A H A H 仅由上式还不能唯一确定21c c 和，当我们对两种方法谁优谁劣不得而知时，通常取 2}{}{2100α =≥=≤c W P c W P A H A H 若利用p 值进行检验，设A A W ω的观测值为,计算概率值 }{}{00A A H A A H W P W P ωω≤≥或由对称性可知，检验的p 值为上述两概率中小于1/2的那一个的2倍。例如

第10章__非参数检验

第10章非参数检验平时我们使用的统计推断方法大多为参数统计方法，它们都是在已知总体分布的条件下，对相应分布的总体参数进行估计和检验。比如单样本u检验就是假定该样本所在总体服从正态分布，然后推断总体的均数是否和已知的总体均数相同。本节要讨论的统计方法着眼点不是总体参数，而是总体分布情况，即研究目标总体的分布是否与已知理论分布相同，或者各样本所在的分布位置/形状是否相同。由于这一类方法不涉及总体参数，因而称为非参数统计方法。 SPSS的Nonparametric Tests菜单中一共提供了8种非参数分析方法，它们可以被分为两大类： 1、分布类型检验方法：亦称拟合优度检验方法。即检验样本所在总体是否服从已知的理论分布。具体包括： Chi-square test：用卡方检验来检验二项/多项分类变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例有没有统计学差异。 Binomial Test：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以使连续性变量，然后按你给出的分界点一分为二。 Runs Test：用于检验样本序列随机性。观察某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。一般来说，如果该检验P值有统计学意义，则提示有其他变量对该变量的取值有影响，或该变量存在自相关。 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test：采用柯尔莫哥诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布，可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission 分布和指数分布。 2、分布位置检验方法：用于检验样本所在总体的分布位置/形状是否相同。具体包括： Two-Independent-Samples Tests：即成组设计的两独立样本的秩和检验。 Tests for Several Independent Samples：成组设计的多个独立样本的秩和检验，此处不提供两两比较方法。 Two-Related-Samples Tests：配对设计的两样本秩和检验。 Tests for Several Related Samples：配伍设计的多样本秩和检验，此处同样不提供两两比较。一、分布位置检验方法

统计学常用检验方法

统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。卡方检验是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。方差分析用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）：用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOVA）：用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据

非参数假设检验法及其运用

非参数假设检验法及其运用摘要：在国际金融危机下，以中国股市数据为依据，运用S-plus 统计分析软件和Excel ，对中国股市正态分布假设进行了Kolmogorv拟合优度检验，运用方差平方秩检验方法，比较分析了上证指数和深证综指的波动性。关键字：股市；Kolmogorov拟合优度检验；秩检验。引言：对中国股市分布的研究，国内各学者对中国股市进行了非参数检验。王金玉、李霞、潘德惠(2005)通过引入一种新的估计方法“非参数假设检验方法”，以达到对证券投资咨询机构，对证券市场大盘走势预测准确度的估计。周明磊(2004)运用非参数非线性协整检验，对上证指数与深成指间协整关系进行了研究，结论是：上证指数与深圳成指之间确实存在非线性的协整关系。方国斌(2007)从分析中国股市收益率序列的特征入手，寻找描述中国股市波动性特征的合适的统计模型。在研究相关文献的基础上，将非参检验应用于中国股市统计特征的研究。运用Kolmogorov拟合优度检验，对中国股市进行了正态分布假设检验；运用方差平方秩检验方法，比较分析了上海指数和深圳综指的波动性。正文：一、Kolmogorov拟合优度检验以及方差的平方秩检验方法。 (一)Kolmogorov拟合优度检验 1. 原假设和备择假设原假设H ：样本来自于正态分布总体。备择假设H 1 ：样本不是来自于正态分布总体。 2. 检验统计量令S (x) 是样本X 1、X 2 、…X n 、的经验分布函数，F*(x)是完全已知的假设分布函数，则检验统计量T为S (x) 与F*(x)的最大垂直距离，即：T = sup| F*(x)- S (x)|。 3. P值计算近似P值可以通过在表A13中插值得到，或者利用2倍的单边检验的P值。单边P值= 1 )] 1( [ 1 1 - - - = ? ? ? ? ? + ? ? ? ? ? - - ?? ? ? ? ? ∑j j n t n j n j t n j t j n 这里t的是检验统计量的观测值，[n(1-t)] 且是小于等于n(1-t)的最大整数。当给定的显著性水平α大于或等于P值时，拒绝原假设。在本文中，该检验是运用S-plus 统计分析软件实现的。 (二) 方差的平方秩检验 1. 原假设和备择假设 ( 1 ) 双边检验 1 原假设H ：除了它们的均值可能不同外，X和Y同分布。

数学建模常用各种检验方法及常用方法

数学建模各种检验方法 1.单个总体2 Nμσ的均值μ的检验: (,) 2 σ已知,关于均值的检验用ztest命令来实现. [h,p,ci]=ztest(x,mu,sigma,alpha,tail) 2 σ已知,关于均值的检验用ttest命令来实现. [h,p,ci]=ttest(x,mu,alpha,tail) 2.两个正态总体均值差的检验（t 检验）还可以用t 检验法检验具有相同方差的2 个正态总体均值差的假设。在Matlab 中由函数ttest2 实现，命令为： [h,p,ci]=ttest2(x,y,alpha,tail) 3.分布拟合检验在实际问题中，有时不能预知总体服从什么类型的分布，这时就需要根据样本来检验关于分布的假设。下面介绍2χ检验法和专用于检验分布是否为正态的“偏峰、峰度检验法”。 2 χ检验法 0 H ：总体x的分布函数为F(x) , 1 H : 总体x的分布函数不是F(x). 在用下述χ 2检验法检验假设0 H 时，若在假设0 H 下F(x)的形式已知，但其参数

值未知，这时需要先用极大似然估计法估计参数，然后作检验。偏度、峰度检验 4．其它非参数检验 Wilcoxon秩和检验在Matlab中，秩和检验由函数ranksum实现。命令为： [p,h]=ranksum(x,y,alpha) 其中x，y可为不等长向量，alpha为给定的显著水平，它必须为0和1之间的数量。p返回产生两独立样本的总体是否相同的显著性概率，h返回假设检验的结果。如果x和y的总体差别不显著，则h为零；如果x和y的总体差别显著，则h为1。如果p 接近于零，则可对原假设质疑。 5．中位数检验在假设检验中还有一种检验方法为中位数检验,在一般的教学中不一定介绍,但在实际中也是被广泛应用到的。在Matlab中提供了这种检验的函数。函数的使用方法简单，下面只给出函数介绍。 signrank函数 signrank Wilcoxon符号秩检验 [p,h]=signrank(x,y,alpha)

假设检验——非参数检验

假设检验（二）——非参数检验假设检验的统计方法，从其统计假设的角度可分为两类：参数检验与非参数检验。上一节我们所介绍的Z 检验、t 检验，都是参数检验。它们的共同特点是总体分布正态，并满足某些总体参数的假定条件。参数检验就是要通过样本统计量去推断或估计总体参数。然而，在实践中我们常常会遇到一些问题的总体分布并不明确，或者总体参数的假设条件不成立，不能使用参数检验。这一类问题的检验应该采用统计学中的另一类方法，即非参数检验。非参数检验是通过检验总体分布情况来实现对总体参数的推断。非参数检验法与参数检验法相比，特点可以归纳如下：（1）非参数检验一般不需要严格的前提假设；（2）非参数检验特别适用于顺序资料；（3）非参数检验很适用于小样本，并且计算简单；（4）非参数检验法最大的不足是没能充分利用数据资料的全部信息；（5 ）非参数检验法目前还不能用于处理因素间的交互作用。非参数检验的方法很多，分别适用于各种特点的资料。本节将介绍几种常用的非参数检验方法。一．2检验 2 检验主要用于对按属性分类的计数资料的分析，对于数据资料本身的分布形态不作任何假设，所以从一定的意义上来讲，它是一种检验计数数据分布状态的最常用的非参数检验方法。 2 2 检验的方法主要包括适合性检验和独立性检验。（一）2检验概述 2 是实得数据与理论数据偏离程度的指标。其基本公式为： 2 （ f0 f e）（公式11—9） f e 式中，f0 为实际观察次数，f e 为理论次数。分析公式可知，把实际观测次数和依据某种假设所期望的次数（或理论次数）的差数平方，除以理论次数，求出比值，再将n 个比值相加，其和就是2。观察公式可发现，如果实际观察

常见离子检验方法

一、常见离子的检验方法 1.常见阳离子的检验 2.常见阴离子的检验

1．检验溶液中含有Fe3+的实验操作：取少量溶液置于试管中，滴加几滴KSCN溶液，若溶液变红，则证明溶液中含有Fe3+。2．检验溶液中含有Fe2+的实验操作是：取少量溶液置于试管中，滴加几滴KSCN溶液，溶液不变色，在加入几滴氯水后溶液变红，则证明溶液中含有Fe2+。 3．验证溶液中不含有铁元素的实验操作是：取少量溶液置于试管中，滴加几滴KSCN溶液，溶液不变色，在加入几滴氯水后溶液不变红，

则证明溶液中不含+铁元素。 4．检验溶液中含有NH4+的实验操作是：取少量溶液置于试管中，加入氢氧化钠后加热，将湿润的红色石蕊试纸放在试管口，若试纸变蓝则证明溶液中含有NH4+。 5．如何检验SO42- 取少量溶液置于试管中，加入盐酸无现象，在加入BaCl2溶液产生白色沉淀则证明溶液中有SO42- 。（补充：加入盐酸的作用） 6．如何检验Cl- 取少量溶液置于试管中，加入AgNO3溶液有白色沉淀产生，再加入H NO3后沉淀不溶解则证明溶液中含有Cl-。二、实验室常见操作 1．气密性检验 (1)装置形成封闭体系→操作(微热、手捂、热毛巾捂、加水等) →描述现象→得出结论； (2)微热法检查的关键词是封闭、微热、气泡、水柱； (3)液差法的关键词是封闭、形成液差。甲乙 ①实验开始前，某同学对甲实验装置进行了气密性检查，方法是：关闭活塞，从长颈漏斗加水至浸没长颈漏斗的下端，继续加水形成一段水柱，一段时间水柱无变化则证明装置气密性良好。 ①实验开始前，某同学对乙实验装置进行了气密性检查，方法是：关闭分液漏斗活塞，将导管插入水中用酒精灯微热烧瓶，导管口有气泡冒出，停止加热导管内出现一段水柱，证明气密性良好。 2．气体的收集依据：根据气体的溶解性或密度 ①②③④⑤⑥

常见气体检验的基本方法

1、常见气体检验的基本方法：（1）纯净的氢气在空气中燃烧呈淡蓝色火焰，混合空气点燃有爆鸣声，生成物只有水。（2）氧气可使带火星的木条复燃。（3）氯气：黄绿色，能使湿润的碘化钾淀粉试纸变蓝。（4）氯化氢是无色有刺激性气味的气体。在潮湿的空气中形成白雾，能使湿润的蓝色石蓝试纸变红；用蘸有浓氨水的玻璃棒靠近冒白烟；将气体通入AgNO3溶液时有白色沉淀生成。（5）二氧化硫是无色有刺激性气味的气体。能使品红溶液褪色，加热后又显红色。能使酸性高锰酸钾溶液褪色。（6）硫化氢是无色有具鸡蛋气味的气体。能使Pb(NO3)2或CuSO4溶液产生黑色沉淀，或使湿润的醋酸铅试纸变黑。（7）氨气无色有刺激性气味，能使湿润的红色石蕊试纸变蓝，用蘸有浓盐酸的玻璃棒靠近时能生成白烟。（8）二氧化氮红棕色气体，通入水中生成无色的溶液并产生无色气体，水溶液显酸性。（9）一氧化氮无色气体，在空气中立即变成红棕色（10）二氧化碳能使澄清石灰水变浑浊；能使燃着的木条熄灭。SO2气体也能使澄清的石灰水变混浊，N2等气体也能使燃着的木条熄灭。（11）一氧化碳可燃烧，火焰呈淡蓝色，燃烧后只生成CO2；能使灼热的CuO 由黑色变成红色。（12）甲烷无色气体，可燃，淡蓝色火焰，生成水和CO2；不能使高锰酸钾、溴水褪色。（13）乙烯无色气体、可燃，燃烧时有明亮的火焰和黑烟，生成水和CO2。能使高锰酸钾溶液、溴水褪色。（14）乙炔无色无臭气体，可燃，燃烧时有明亮的火焰和浓烟，生成水和CO2，能使高锰酸钾溶液、溴水褪色。

常见考法物质鉴别类的题目在高考中很常见，在选择题、填空题、实验题中都是常见的。往往结合特定物质的鉴别方法，推断物质的种类；或离子的鉴别方法与离子共存问题结合来考查；或根据官能团的性质考查有机推断、有机合成等。误区提醒 1、在进行阴阳离子的检验时，要考虑其他离子的干扰; 2、有机物官能团之间存在的共性要熟悉; 3、常见气体的检验要结合气体的性质来学习。

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe 法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe 法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题：

常用的质量检验方法有

常用的质量检验方法有 1、按生产过程的顺序分类 1. 进货检验定义：企业对所采购的原材料、外购件、外协件、配套件、辅助材料、配套产品以及半成品等在入库之前所进行的检验。目的：是为了防止不合格品进入仓库，防止由于使用不合格品而影响产品质量，影响正常的生产秩序。要求：由专职进货检验员，按照检验规范(含控制计划)执行检验。分类：包括首(件)批样品进货检验和成批进货检验两种。 2. 过程检验定义：也称工序过程检验，是在产品形成过程中对各生产制造工序中产生的产品特性进行的检验。目的：保证各工序的不合格品不得流入下道工序，防止对不合格品的继续加工，确保正常的生产秩序。起到验证工艺和保证工艺要求贯彻执行的作用。要求：由专职的过程检验人员，按生产工艺流程(含控制计划)和检验规范进行检验。分类：首验；巡验；末验。

3. 最终检验定义：也称为成品检验，成品检验是在生产结束后，产品入库前对产品进行的全面检验。目的：防止不合格产品流向顾客。要求：成品检验由企业质量检验部门负责，检验应按成品检验指导书的规定进行，大批量成品检验一般采用统计抽样检验的方式进行。检验合格的产品，应由检验员签发合格证后，车间才能办理入库手续。凡检验不合格的成品，应全部退回车间作返工、返修、降级或报废处理。经返工、返修后的产品必须再次进行全项目检验，检验员要作好返工、返修产品的检验记录，保证产品质量具有可追溯性。常见的成品检验：全尺寸检验、成品外观检验、GP12(顾客特殊要求)、型式试验等。 2、按检验地点分类 1. 集中检验把被检验的产品集中在一个固定的场所进行检验，如检验站等。一般最终检验采用集中检验的方式。 2. 现场检验

两个独立样本的非参数检验方法有哪四种

两个独立样本的非参数检验方法有哪四种两独立样本的非参数检验是在对总体分布不很了解的情况下，通过分析样本数据，推断样本来自的两个独立总体分布是否存在显著差异。一般用来对两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等进行差异比较检验。一、Mann-Whitney U检验主要通过对平均秩的研究来实现推断。将数据按照升序进行排序，每一个具体数据都会有一个在整个数据中的名次或排序序号，这个名次就是该数据的秩。相同观察值（即相同秩，ties），取平均秩。两独立样本的Mann-Whitney U检验的零假设 H0：两个样本来自的独立总体均值没有显著差异。将两组样本（X1 X2 …… Xm）(Y1 Y2 …… Yn)混合升序排序，每个数据将得到一个对应的秩。计算两组样本数据的秩和Wx ，Wy 。 N=m+n Wx+Wy= N(N+1)/2 如果H0成立，即两组分布位置相同，Wx应接近理论秩和 m(N+1)/2； Wy 应接近理论秩和n(N+1)/2)。如果相差较大，超出了预定的界值，则可认为H0不成立。二、两个独立样本的K-S检验 K-S检验不仅能够检验单个总体的分布是否与某一理论分布差异显著，还能够检验两个总体的分布是否存在显著差异，其零假设是两组独立样本来自的两个总体的分布无显著差异。两个独立样本K-S检验的基本思想与前面讨论的单样本K-S检验的基本思路大体一致。这里是以变量值的秩作为分析对象，而非变量值本身。其基本思路如下： ①首先，将这两组样本混合并按升序排序。 ②然后分别计算两组样本秩的累计频数和累计频率。

最后，计算累计频率之差，得到秩的差值序列并得到D统计量（同单样本K-S检验，但无需修正）。三、游程检验（Wald-Wolfwitz Runs）零假设是H0：为样本来自的两独立总体分布没有显著差异。样本的游程检验中，计算游程的方法与观察值的秩有关。首先，将两组样本混合并按照升序排列。在数据排序时，两组样本的每个观察值对应的样本组标志值序列也随之重新排列，然后对标志值序列求游程。如果计算出的游程数相对比较小，则说明样本来自的两总体的分布形态存在较大差距；如果得到的游程数相对比较大，则说明样本来自的两总体的分布形态不存在显著差距。 SPSS将自动计算游程数得到Z统计量，并依据正态分布表给出对应的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假设H0，认为两个样本来自的总体分布有显著差异；如果相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设H0，认为两个样本来自的总体分布无显著差异。四、极端反应检验从另一个角度检验两独立样本所来自的两个总体分布是否存在显著差异。其零假设是来两独立样本来自的两个总体分布无显著差异。极端反应检验的基本思想是将一组样本作为控制样本，另一组样本作为实验样本。以控制样本作为对照，检验实验样本相对于控制样本是否出现极端反应。如果试验样本没有出现极端反应，则认为两总体分布无显著差异，反之，则总体分布存在显著差异。

几种常见的显著性检验方法

1.Tukey (John Wilder Tukey) test 最著名的有2个：（1）Tukey test for multiple comparisons 主要应用于3组或以上的多重比较。比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。（2）Tukey trend test 主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。Tukey trend test 简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。 2.T-test T检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。 t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS 在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。 3.Dunn’s multiple comparison test Dunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer this question: If the data were sampled from populations with the same median, what is the chance that one or more pairs of columns would have medians as far apart as observed here? If the P value is low, you'll conclude that the difference is statistically significant. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons. Dunn's test compares the difference in the sum of ranks between two columns with the expected average difference (based on the number of groups and their size). For each pair of columns, In Stat reports the P value as >0.05, <0.05, <0.01 or < 0.001. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.

两个独立样本的非参数检验方法有4种

两个独立样本的非参数检验方法有4种曼-惠特尼U检验（Mann—whitney U）两个独立的曼-惠特尼U检验可用于对两个总体分布的比较判断。其零假设是两组独立样本来自的总体分布无显著差异。曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现推断秩简单的说就是变量值排序的名次。两个独立样本的K-S检验 K-S检验不仅能够检验单个总体的分布是否与某一理论分布差异显著，还能够检验两个总体的分布是否存在显著差异，其零假设是两组独立样本来自的两个总体的分布无显著差异。两个独立样本K-S检验的基本思想与前面讨论的单样本K-S检验的基本思路大体一致。主要差别在于：这里是以变量值的秩作为分析对象，而非变量值本身。其基本思路如下： ①首先，将这两组样本混合并按升序排序。 ②然后分别计算两组样本秩的累计频数和累计频率。 ③最后，计算累计频率之差，得到秩的差值序列并得到D统计量（同单样本K-S检验，但无需修正）。两独立样本的游程检验单样本游程检验用来检验变量值的出现是否随机，而两个独立变量游程检验则用来检验两个独立样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异。其零假设是两组独立样本来自的两个总体的分布无显著差异。两独立样本的游程检验与单样本游程检验的基本思想相同，不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程检验中，又程数依赖于变量的秩。步骤如下：首先，将两组样本混合并按升序排列，在变量值排序的同时，对应的组标记值也会随之重新排列。然后，对组标记只序列按前面讨论的游程的方法计算游程数容易理解：如果两总体的分布存在较大的差距，那么游程数会相对比较少，如果游程数比较大，则应是两组样本充分混合的结果，那么总体的分布不会存在显著差异。再次，根据游程数据计算Z统计量，该统计量近似服从正态分布。极端反应检验极端反应检验从另一个角度检验两独立样本所来自的两个总体分布是否存在显著差异。其零假设是来两独立样本来自的两个总体分布无显著差异。极端反应检验的基本思想是将一组样本作为控制样本，另一组样本作为实验样本。以控制样本作为对照，检验实验样本相对于控制样本是否出现极端反应。如果试验样本没有出现极端反应，则认为两总体分布无显著差异，反之，则总体分布存在显著差异。第1 页共1 页

两个独立样本的非参数检验方法

两个独立样本的非参数检验方法两个独立样本的费参数检验正是对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异的方法。一、曼-惠特尼U检验两个独立的曼-惠特尼U检验可用于对两个总体分布的比较判断。其零假设是两组独立样本来自的总体分布无显著差异。曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现推断秩简单的说就是变量值排序的名次。二、两个独立样本的K-S检验 K-S检验不仅能够检验单个总体的分布是否与某一理论分布差异显著，还能够检验两个总体的分布是否存在显著差异，其零假设是两组独立样本来自的两个总体的分布无显著差异。两个独立样本K-S检验的基本思想与前面讨论的单样本K-S检验的基本思路大体一致。这里是以变量值的秩作为分析对象，而非变量值本身。其基本思路如下： ①首先，将这两组样本混合并按升序排序。 ②然后分别计算两组样本秩的累计频数和累计频率。 ③最后，计算累计频率之差，得到秩的差值序列并得到D统计量（同单样本K-S检验，但无需修正）。三、两独立样本的游程检验单样本游程检验用来检验变量值的出现是否随机，而两个独立变量游程检验则用来检验两个独立样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异。其零假设是两组独立样本来自的两个总体的分布无显著差异。两独立样本的游程检验与单样本游程检验的基本思想相同，不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程检验中，又程数依赖于变量的秩。步骤如下：首先，将两组样本混合并按升序排列，在变量值排序的同时，对应的组标记值也会随之重新排列。然后，对组标记只序列按前面讨论的游程的方法计算游程数容易理解：如果

市政工程常用试验检验方法分类

3. 市政工程常用试验检验方法分类 3.1. 材料试验类 3.1.1. 水泥 3.1.2. 钢材 3.1.3. 沥青 3.1. 4. 石灰 3.1.5. 砂、石材料 3.1.6. 砖 3.2. 质量检验类 3.2.1. 水泥混凝土抗压强度试验 3.2.2. 水泥混凝土抗折强度试验 3.2.3. 砂浆强度试验 3.2. 4. 石灰土、石灰粉煤灰类混合料无侧限强度试验 3.2.5. 土基压实度检验(环刀法) 3.2.6. 石灰土、石灰粉煤灰类基层压实度检验(灌砂法) 3.2.7. 石灰土石灰剂量检测(EDTA法) 3.2.8. 石灰土石灰剂量检测(仪器法) 3.2.9. 水泥混凝土路面、沥青混凝土路面厚度检测(钻孔取样法) 3.2.10. 沥青路面密度检验(钻孔取样、封蜡、水中重法) 3.2.11. 沥青混合料中沥青含量(抽提法) 3.2.12. 沥青混合料中矿料级配分析 3.2.13. 沥青混合料马歇尔稳定度检测 3.2.1 4. 人行道砖强度试验 3.3. 标准试验类 3.3.1. 土基的最大干密度、最佳含水量试验(重型击实法) 3.3.2. 半刚性基层混合料的最大干密度、最佳含水量试验(重型击实法) 3.3.3. 石灰土中石灰剂量标准曲线的确定(EDTA法) 3.3. 4. 石灰土中石灰剂量标准曲线的确定(仪器法) 3.3.5. 沥青混合料马歇尔标准试验(密度、空隙率、饱和度、稳定度、流值等) 3. 4. 功能检测类 3.4.1. 道路弯沉检测(贝克曼梁法) 3.4.2. 排水、污水管道密闭性能试验(闭水试验) 3.4.3. 砼管强度试验3. 市政工程常用试验检验方法分类 3.1. 材料试验类 3.1.1. 水泥 3.1.2. 钢材 3.1.3. 沥青 3.1. 4. 石灰 3.1.5. 砂、石材料 3.1.6. 砖 3.2. 质量检验类 3.2.1. 水泥混凝土抗压强度试验 3.2.2. 水泥混凝土抗折强度试验 3.2.3. 砂浆强度试验

常用检验焊缝的几种方法

常用检验焊缝的几种方法 2013-12-12 焊接过程中检验包括检验在焊接过程中焊接工艺参数是否正确，焊接设备运行是否正常，焊接夹具夹紧是否牢固，在操作过程中可能出现的焊接缺陷等。焊接过程中检验主要在整个操作过程中完成。成品的焊接质量检验检验方法很多，应根据产品的使用要求和图样的技术条件选用。 1．非破坏性检验非破坏性检验是指在不损坏被检验材料或成品的性能、完整性的条件下进行检测缺陷的方法，包括外观检验、致密性检验和无损探伤检验。（1）外观检验焊接接头的外观检验是以肉眼直接观察为主，一般可借助于焊缝万能量规，必要时利用5-10倍放大镜来检查。外观检测主要是为了发现焊接接头的表面缺陷，如焊缝的表面气孔、咬边、焊瘤、烧穿及焊接表面裂纹、焊缝尺寸偏差等。检验前，须将焊缝附近10-20mm范围内的飞溅物和污物清除干净。（2）致密性检验：致密性检验是检验焊接管道，盛器，密闭容器上焊缝是否存在不致密的缺陷。常用的检验方法有：气密性实验；氨气实验；煤油实验；水压试验和气压实验。

（3）无损探伤检验：是非破坏性检验中的一种特殊的检验方式，是利用渗透，磁粉，超声波，射线等检验方法来发现焊缝表面的细微缺陷及存在于焊缝内部的缺陷。目前，这类检验方法已在重要的焊接结构中被广泛应用。 2．破坏性检验破坏性检验是从焊件或试件上切取试样或以产品的整体破坏做试验，以检查其力学性能等的检验方法。它包括力学性能试验，化学分析，腐蚀试验，金相试验，焊接性试验等。在生产中，焊接成品的质量检验很重要占有很重要的地位。它不仅在于发现焊接缺陷，检验焊接接头的性能，以确保产品的焊接质量和安全使用，严重的缺陷可导致受压容器的爆炸，造成直接经济损失或灾难性事故而且通过各种检验可对缺陷作出客观的判断，才能对焊缝作出可靠的结论，看其是否所规定的技术要求和保证结构使用的安全可靠。下面介绍几种检验焊缝质量的方法：（1）气密性实验：一般检验管道，盛器，密闭容器上焊接是否存在不致密的缺陷，以便及时发现，进行排除并修复。操作方法非常简单，具体做法：在焊缝周围涂抹肥皂水，在密闭容通过远低于容器工作压力的压缩空气，由于容器内外气体的压力差，如果焊接接头有穿透性缺陷时就会有肥皂水气泡。这种检验方法常用于受压容器接管加强圈的焊缝检验。此法非常简单原理