过程能力概述
一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。
.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。
选择能力命令
MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：
——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）
——不同子组之间可能有很强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）
当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.
例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox
能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源，可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
MINITAB也提供基于二项式和Poisson概率模型属性数据（计数型）的能力分析，例如，产品可与标准比较分为有缺陷和没有缺陷（用能力分析（二项式））。也可以根据缺陷个数对产品进行分类（用能力分析（Poisson））。
MINITAB的能力分析命令
能力分析（正态）画出单个测量值的能力柱状图，用一条基于过程平均值和标准偏差的正态曲线覆盖在柱状图上，这个图形有助于进行正态假设的视觉评估。这个报告包括了过程能力统计表，既包括组内也包括整体统计。
能力分析（组间/组内）画出了用正态曲线覆盖的单个测量值的能力柱状图。这有助于进行正态假设的视觉评估。用这种分析方法可进行组间\组内有很强变差来源的子组数据的分析，这个报告包括组间/组内和整个过程能力的统计分析
能力分析（Weibull分布）
画出基于过程形状和比例的Weibull曲线覆盖单个测量值的能力柱状图，这有助于进行Weibull分布的视觉评估。这个报告也包括了整个过程能力的统计分析
SIXPACK能力分析（正态分布）
连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义：
——单个数据图，R 或 S(离差),以及运行图,可用来检验过程是否受控.
——能力柱状图和正态分布图,可用来检验数据是否服从正态分布.
SIXPACK能力分析（组间/组内）适用于组间有很强变差来源的子组数据, SIXPACK能力分析（组间/组内）连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义：
——单个极差,离差图和极差和离差图,可用于检验过程受控状态.
——柱状图和正态分布图可用于检验数据的正态分布情况
——能力图显示了与规范比较后的过程变异
SIXPACK能力(Weibull) 在一个显示面上显示了下面的多个图形,和各项能力统计数据:
——一个（或单个数据）图、R（或移动极差）图，以及运行图，通常用于检验过程是否受控。
——能力柱状图和Weibull性能图通常用于检验数据是否服从Weibull分布。
——能力图显示了与规范比较过程的可变性。
虽然SIXPACK能力命令提供了比能力分析命令少的统计，但是图形的排列通常用于检验过程是否受控，以及数据是否服从所选择的分布模型。
能力分析(Binomial)适用于数据由总的抽样零件的缺陷数组成时，它画了一个P图，这有助于检验过程是否受控，这个报告还包括缺陷累积率的图形，缺陷百分比的柱状图和缺陷率图。
能力分析（泊松）适用于数据由每个项目的缺陷数构成时，报告画了一个U图，它有助于检验过程是否受控，报告还包括了累积的平均DPU（每单位缺陷数）的柱状图和缺陷率图。
能力统计分析
过程能力统计是过程能力的数值,用来衡量过程满足标准的能力程度,这些统计量是单个的和没有单位的，所以可以比较不同过程的的能力，能力统计基本上是允许的过程波动（标准界限的范围）与实际过程波动（6δ）的比值。某些统计考虑了过程平均值或目标值。
说明：能力统计使用简单，但是，具有未完全了解的分布特性。总的来说，依靠单个能力统计来评价（表现）一个过程不是好的习惯，
许多业内人士认为1.33是过程能力的最小可接受的值，几乎没有人相信小于1的值是可接受的，小于1的值表明过程变差比规范的公差宽，这里有一些如何使用能力统计的指导方针：
过程能力命令能力统计
能力分析（正态）和能力SIXPACK （正态）
Cp, Cpk, CPU, CPL, and Cpm（如果你指定目标值）——与组内变差有关，
Pp, Ppk, PPU, PPL——与整体变差有关
能力分析（组间/组内）和能力SIXPACK （组间/组内）
Cp, Cpk, CPU, CPL, and Cpm（如果你指定一个目标值）——与组内和组间变差有关
Pp, Ppk, PPU, PPL——与整体变差有关
是公差（规范界限的宽度）与实
际宽度（过程公差）的比值。 (USL
LSL) / 6
公差（规范界限宽度）与实际宽
度的比值，考虑了过程平均值和
规范中点的关系。minimum [(USL
) / 3, (LSL) /
3]
USL - / 3
- LSL / 3
说明：如果过程目标值不是规范中心点，应使用Cpm代替Cpk，因为Cpm衡量相对于目标值的过程平均值优于相对于规范中心值的过程平均值。见[9]的讨论，Cpm可通过在选项子对话框中输入一个目标值来计算。
非正态数据
数据为非正态分布时，可以选择转化数据得到更合适的正态分布，或选择Weibull分布模式，
——转化数据，使用带优化Box—Cox能力转化的能力分析（正态），SIXPACK能力分析（正态），能力分析（组间/组内）或SIXPACK（组间/组内）命令。见非正态数据的Box—Cox能力转化。
——使用Weibull分布模型，使用能力分析（Weibull）和SIXPACK能力（Weibull）。
下面的表格概述了两种方法之间的不同。
带Box—Cox能力转化的正态模型Weibull模型
用转化后的数据可进行柱状图,规格界限,目标值,过程参数(均值,组内和整体标准偏差)以及能力统计计算. 用实际数据可进行柱状图,过程参数(形状和比例)和能力统计.
计算组内和整体过程参数和能力统计仅计算整体过程参数和能力统计
在柱状图上画正态曲线以确定转化是否使数据“更符合正态分布”。在柱状图上画Weibull曲线以确定数据是否满足Weibull分布.
哪一种方法更好？唯一的答案是看哪种模型拟合数据更好，如果两种模型拟合数据一样，则选择正态模式可能更好，因为它能评估整体和组内过程能力。
能力分析（正态分布）
当数据服从正态分布或具有Box-Cox转化数据时，可用能力分析（正态分布）来产生一个能力分析报告。这个报告包括覆盖着两条正态曲线的能力柱状图和整体和组内能力统计的完整表格，这两条正态曲线是分别用过程平均值和组内标准偏差和过程平均值和整体标准偏差产生的。
这个报告还包括了过程数据的统计，如过程平均值、目标值（如果输入了的话），组内和整体标准偏差，和过程规范，观察到的性能，和预期的组内和整体性能。
能力分析(正态分布)过程能力
进行能力分析,从报告上可直观地判定数据是否是正态分布,过程是否在目标中心,以及是否有能力连续
满足过程规范要求。
假设大多数的过程数据都服从正态分布。如数据严重歪斜，见非正态数据的讨论。
数据
你可以使用单个的观察值或子组数据,单个的观察值应在一列中,子组数据可以在单个列中,或几列的行中,当子组数据个数不等时,在一列中输入数据,然后,建立一列存放子组指示器.举例见数据.
如果为分组数据,为了评估过程标准偏差,一个子组中必须至少有两个观察值.
在使用Box-Cox转化时，数据必须是正数。
如果一个观察值丢失了，MINITAB在计算时将予以忽略。
运行能力分析（正态概率模型）
1、选择“统计”菜单栏下的“质量工具”栏中的“能力分析（正态）”。
2、进行以下操作：
——当子组或单个的观测值在同一列时，输入数据列号到“Single column”中，在“subgroup size”中，输入子组大小或子组指示器的列号，对于单个数据，输入子组大小为 1。
——当子组在不同的列时，选择“Subgroups across rows of”，输包含数据所有行的列号。
3、在“Lower spec ”或“ Upper spec,”中，输入规范的下限和/或上限。必须至少输入其中的一个数据。
4、如果需要，可以使用下面列出的所有选项，然后点击“OK”
选项
能力分析（正态分布）对话框
——定义规范的上、下界为“界限”，表示测量值不能落在界限之外，因此，对于界限来说，希望的规范外的百分率为0，如果选择界限，那么规范的上、下限在分析时将被上、下界限替代。
——如果知道过程参数或以往数据的估计数据，可以输入
（过程平均值）和（过程的潜在标准偏差）的历史值，如果不指明或的数值，MINITAB将从给出的数据进行估算。
评估子对话框
用不同的方法来估计过程标准偏差()。见估计过程变差
选项子对话框
当数据严重歪斜时，可使用Box-Cox能力转化。见非正态分布数据的Box-Cox能力转化
——输入过程目标值，或正常规范值，MINITAB除了进行标准能力统计外，还计算Cpm值。
——输入一个出了6δ（过程均值每边3个）以外的δ公差间隔来计算过程能力。例如，输入12，表示用12δ的间隔宽度来计算，均值每边6个δ。
——仅进行组内或整体分析，默认为两个都计算。
——显示用百分比或ppm表示的看到的性能，期望的“组内”性能，和预期的“整体”性能。
——输入一个能力柱状图的最小和/或最大显示刻度。
——显示代替能力统计的Zbench值，缺省显示能力统计。
——是否显示能力分析图，缺省为显示图形。
——用自定义的标题代替缺省的图形标题。
说明：当定义规范的上、下限为边界时，MINITAB还计算界外的%，如果样本中的界外%不为0，将有一个不正确数据的明显数据提示。
存储子对话框
在工作表的列中存储选择的统计项，可利用的存储统计项取决于在能力分析（正态）对话框和子对话框中的
选择项。
能力统计
当使用正态分布模型进行能力分析时，MINITAB计算与组内变差有关的能力统计（Cp, Cpk, CPU, andCPL）和整体变差有关的能力统计(Pp, Ppk PPU, PPL)。在14-4页可见这些统计的说明。
Cp, Cpk, CPU, and CPL描述了过程的潜在能力——在过程的子组均值没有改变和漂移时过程的能力。在计算这些数据时，Minitab只考虑组内变差，而不考虑组间变差。
Pp, Ppk, PPU, and PPL描述了过程的整体能力，计算时，MINITAB考虑了所有变差。
整体能力描述了正在运行的过程相对于规范界限的实际情况。组内能力描述了在变化和偏移能评估时，过程相对于规范界限运行的能够达到的能力，整体和组内变差的差异指出了过程失控或组内能力不能评估的变差来源。
说明:当子组容量为1时,组内变差的评估是在移动极差的基础上进行的,相临的测量值被有效地认为是另一组数据.
估计过程变差
用标准差()来评估过程变差是正态能力分析的一个重要步骤，能力分析（正态）和能力SIXPACK（正态）都计算组内和整体变差，与组内变差有关的能力统计有Cp，Cpk，CPU，CPL；与整体变差有关的是PP，PPK，PPU，PPL。计算整体能力时，MINITAB使用了数据的整体标准偏差。计算组内标准偏差时，MINITAB提供了几个选项，如下所示。这些方法的相关优点见参考文献[1]。
指定评估组内标准偏差的方法。
1、在能力分析（正态）或能力SIXPACK（正态）主对话框中，点击“Estimate”。
2、进行下面中的一个操作：
对于子组容量大于1时，计算的基础为：
——用平均极差-选择Rbar.
——用组标准偏差-选择Sbar，在评估时，不使用偏移常数，不选Use unbiasing constants.
——用共有标准差，——选择Pooled standard deviation，不使用偏移常数，不选Use unbiasing
对于单个的观察值（子组容量为1时），在以下基础上评估：
- 平均移动极差（默认）—选择平均移动极差，可从2改变移动极差的长度，点击“用移动极差长度”，在对话框中输入一个数字。
- 移动极差的中值—选择移动极差中值，点击“用移动极差长度”，在对话框中输入一个数字，可从2改变移动极差的长度，
—MSSD的平方根（连续变差平方的平均值）—选择“MSSD的平方根”，在评估中不使用无偏差的常数。
3、点击“OK”。
能力分析（正态分布模型）举例
假设你工作在一个汽车厂的装配工程部，零件之一的凸轮轴的尺寸，必须在600±2mm以满足工程规范。在那里有一个凸轮轴长度连续超出规范的问题，造成产品装配不良,废品高和返工多.
在检查库存记录的基础上,你看到有两个凸轮轴的供应商,极差图显示2号供应商的凸轮轴产品超出控制限.所以你决定对他停止供货,直到他们的产品受控.
降低了2号供应商的供货量后,装配不良品的数量显著下降了,但是,问题没有彻底消除,你决定运行一个能力研究看1号供应商是否有能力独自满足你的工程规范.
1、打开工作表CAMSHAFT.MTW
2、选择Stat ? Quality Tools ? 能力分析 (正态).
3、在“单列”中，输入“Supp1”，在“子组容量”中，输入“5”
4、在“下限”中，输入“598”，在“上限”中，输入“602”
5、点击‘选项’，在‘目标值’（在表格中增加CPm），输入‘600’，在每个对话框中点击‘ok’
结果说明
如果你想解释过程能力统计，数据应大致服从正态分布。通过柱状图覆盖的正态曲线来看，这个要求看来已经满足了。
但是，你可以过程平均值599.55略小于目标值600。分布的左边尾部落在规范下限之外,这意味着你有时可已看到不符合规范下限598mm的凸轮轴.
Cpk指数表明过程生产的零件是否在公差范围内.1号供应商的Cpk值仅为0.9，这表明他们需要通过减少变差和围绕目标值定位过程来改进过程。同样地，PPM < LSL-每百万零件重要性能低于规范下限的数量—是3621.06，这表示每100万凸轮轴中大约有3621个不能满足规范的下限598mm的要求。
因为1#供应商是目前你最好的供应商，你应和它们一起提高它们的过程，以及你们自己的过程。
使用Box-Cox转化的能力分析举例
假设你在一家生产地板瓷砖的工厂中从事与瓷砖弯曲度有关的工作，为保证产品质量，你每个工作日测量了10块瓷砖的弯曲度，连续测量了10天。
柱状图显示你的饿数据不服从正态分布，所以你决定使用Box-Cox能力转化尽量使数据“更符合正态分布”。
首先，你需要找到转化的最优lambda (值，然后，你可以用那个lambda (值执行Box-Cox转化，进行能力分析。
1、打开工作表TILES.MTW.
2、选择Stat ? Control 图s ? Box-Cox Transf或mation.
3、在Single column，输入“Warping”，在Subgroup size中，输入10，点击OK。
最好的评估lambda值是0.449，但是，说实话，你可能想要一个与直觉转化相符的lambda值，
如平方根（lambda 为0.5），在我们的例子中，0.5是一个合理的选择，应为它落在lambda值区间的置信度为95%。，如图上垂直线所标出的。所以你可以用= 0.5的Box-Cox转化来进行能力分析。
1、选择Stat ? Quality Tools ? 能力分析 (正态).
2、在Single column中，输入Warping，在Subgroup size中, 输入10.
3、在Upper spec中，输入8
4、点击选项s.
5、点击Box-Cox power transf或mation (W = Y**Lambda)，选择Lambda = 0.5（平方根），在每个对
话框中点击Ok
结果分析
如同你从覆盖在柱状图上的正态曲线所看到的，Box-Cox转化“正态化”了数据，现在过程能力统计适用于数据。
因为你仅输入一个规范上限，能力统计打印的是CPU和Cpk，两个都是0.76，低于1.33的指标线，所以你的过程显示能力不够，你也能在柱状图上看出一些过程数据落在规范上限之外。
你决定执行用这个数据执行一个Weibull模型的能力分析，见怎么比较拟合数据----见能力分析的例子（Weibull分布模型）。
能力分析（组间/组内）
用能力分析（组间/组内）根据组间和组内变差来产生一个过程能力报告。当你按组收集数据时，组内的随机误差可能不是考虑的唯一变差来源。可能也存在组间误差。在这些条件下，整个过程变差既包括组间变差也包括组内变差。
能力分析（组间/组内）计算组内标准偏差和组间标准偏差。或者指明历史的标准偏差。这些将结合（集中）起来计算总的标准偏差。总的标准偏差将用于计算能力统计。如Cp 和 Cpk。这个报告包括覆盖两条正态曲线的能力柱状图，和一个完整的整体和总的（组间/组内）能力统计表。正态曲线分别用过程平均值和整体标准偏差以及过程平均值和总的标准偏差来产生。
这个报告还包括过程数据的统计，如过程平均值，目标值，如果你输入一个的话，总的（组间/组内）和整体标准偏差和观察到的和预期的性能。
数据
你可以使用按组（每组两个或更多的观察值）取的数据，数据可以在一列，或几列。为使用Box-Cox转化，数据必须是正的。
理想状况下，所有组的数据个数相等。如果由于丢失数据或子组容量不相等使得你的子组数据个数不完全一样，在计算组间变差时，只使用大多数子组容量相等的子组计算。
执行一个能力分析（组间/组内）
1、选择Stat ? Quality Tools ? 能力分析 (组间/组内)
2、进行下列之一的操作：
——当数据在一列时，在Single column中输入数据列号。在Subgroup size中，输入子组容量或子组指示器的列号。
——当数据在几列时，选择Subgroups across rows of,在对话框中输入包含行的列号.
3、在Lower spec 或Upper spec,分别输入规范的下限或上限，至少输入一个。
4、若需要，可使用下面的选项，然后，点击OK。
选项
能力分析（组间/组内）对话框
——定义规范的上限和下限为“边界”，表明测量值不能落在这些界限之外。因此，对于边界来说，期望的落在界外的%为0。如果你选择一个边界，MINITAB不计算另一边界的能力统计。
——如果你从过去数据已知道过程参数或估计值，输入以往的
值（过程平均值）和组内标准偏差和或组间标准偏差。如果你不指明或值，M INITAB将从现有数据来评估。
说明：
当定义规范上下限为边界时，MINITAB还计算观察到的界外%，如果观察到的界外%不为零，这明确指出了不正确数据的数量。
评估子对话框
评估组内和组间标准偏差的不同方法----见评估过程变差。
选项子对话框
——当有歪斜严重的数据时，使用Box-Cox能力转化——见非正态数据的Box-Cox能力转化。
——输入一个过程目标值，或名义规格，M INITAB在标准能力统计外计算Cpm。
——通过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边3倍δ）来计算能力统计。例如，输入12表示用12倍的标准偏差宽度，过程均值每边6倍δ来计算。
——仅执行组间/组内分析，或仅执行整体分析，默认值为两个都执行。
——显示观察到的性能，用%或PPm表示的预期的“组间/组内”性能，和预期的“整体”性能。默认值为ppm 表示。
——是否显示能力分析图，默认为显示。
——输入能力柱状图显示的最小和/或最大刻度。
——用自己的标题代替默认的图形标题。
存储子对话框
——在工作表中存储选择的统计，存储的统计依赖于你在能力统计（组间/组内）对话框和子对话框的选择。
能力统计
当使用能力分析（组间/组内）时，M INITAB计算整体能力统计（Pp, Ppk, PPU, and PPL）和组间/组内能力统计（Cp,Cpk, CPU, and CPL）。这些统计的说明，见能力统计。
Cp, Cpk, CPU, and CPL描述的是过程的潜在能力——即在如果过程子组平均值没有发生偏移时的过程能力。计算这些能力时，Minitab评估within and between并集中它们来评估total。然后，total通常用于计算能力分析。
Pp, Ppk, PPU, and PPL 描述的是过程的整体能力，在计算这些能力时，M INITAB 评估的是考虑整个研究中变差的的整体。
评估过程变差
正态数据能力分析的一个重要步骤是用标准偏差评估过程变差，sigma ()。能力分析（组间/组内）和能力Sixpack (组间/组内)都计算组内，组间，总的和整体变差。与总的变差有关的能力统计是Cp, Cpk, CPU, and CPL。与整体变差有关的能力统计是Pp, Ppk, PPU, and PPL.
计算整体时，M INITAB使用所有数据的标准差。
计算within and between，M INITAB提供几个选项，如下所列。这些方法的优点的讨论见[1]。
计算total时，M INITAB集中within and between.
评估过程偏差(),的公式，见帮助。
指明评估within and between的方法
1、在能力分析 (组间/组内) 或能力 Sixpack (组间/组内)主对话框中, 点击Estimate.
1、改变评估within的方法，选择下列之一：
——平均极差—选择Rbar.
——平均标准偏差——选择Sbar，在评估不使用偏移常数时，不点击Use unbiasing constants.
——集中的标准偏差（默认）——选择Pooled standard deviation。在评估不使用偏移常数时，不点击Use unbiasing constants.
3、改变评估between的方法。选择下列之一：
——平均移动极差（默认）——选择Average moving range.点击check Use moving range of
length并输入一个数字，可以改变移动极差的长度。
——MSSD (连续差异平方的平均值)的平方根—选择Square root of MSSD。在评估不使用偏移常数时，不点击Use unbiasing constants.
4 点击OK.
能力分析 (组间/组内)举例
假设你对这样的过程能力感兴趣，这个过程是用涂层辊在纸上涂一薄涂层。你关心的是纸涂上正确的厚度，并且通过辊子均匀地进行。你从25个连续的辊子中取了3个样品，并测量涂层厚度。这个厚度必须是50 ±3，以满足工程规范的要求。
Suppose you are interested in the 能力 of a process that coats rolls of paper with a
thin film. You are concerned that the paper is being coated with the c或rect thickness of
film and that the coating is applied evenly throughout the roll. You take three samples
from 25 consecutive rolls and measure coating thickness. The thickness must be 50 ±3
to meet engineering specifications.
1、打开工作表BWCAPA.MTW.
2、选择Stat ? Quality Tools ? 能力分析 (组间/组内)
3、在Single column中，输入Coating。在Subgroup size中，输入Roll。
4、在Lower spec，输入47，在Upper spec中，输入53，点击OK。
Interpreting results
结果分析
你可以看到过程平均值(49.8829)接近于目标值50。Cpk指数表明生成的零件是否在公差范围内。CPK指数仅为1.21，表明过程有相当的能力，但还能改进。
总的预期的“组间/组内”性能PPM是193.94。这表明每100万个涂层中大约有194个不满足规范限制。这个分析告诉你你的过程能力比较高。
能力 Sixpack (正态分布)
当数据服从正态分布或你有Box-Cox转化数据时，使用能力 Sixpack (正态) 命令大致估算过程能力能力 Sixpack 同时显示以下信息：
——一个图形 (或单个观察值的单个图形)
——一个R图或S 图t (或单个观察值的MR图)
——最少25组数据的运行图 (或至少25个观察值)
—过程数据柱状图
——正态分布图
——过程能力图
——组内和整体能力统计：Cp, Cpk, Cpm (如果输入的话), 以及within; Pp, Ppk, and 整体
R图或运行图通常用于检验过程是否受控。柱状图和正态分布图通常用于检验数据是否服从正态分布。最后，过程能力图给出了与规范相比较的过程可变性图示看法。与能力统计比较的结果，有助于你评估过程是否受控和满足规范。
A model that assumes the 数据服从正态分布的假设适合大多数过程数据。如果你的数据歪斜很严重或组内变差不是常数（例如，变差与平均值成比例），见非正态数据的讨论。
数据
你可以输入单个的观察值或分组的数据。单个观察值必须在一列中，分组数据可以在一列或几列中。当有子组容量不等的数据时，在一列中输入数据，在另一列中输入组号。举例见数据。
使用 Box-Cox转化, 数据必须是正数。
如果你有分组的数据，为了评估过程标准偏差，每组至少有两个及以上观察值。组数不一定要一样多。
如果某个子组的一个数据就是了， MINITAB 计算时将予以忽略。这样的忽略可能使控制图中心线和控制限变化。如果整个子组丢失，在控制图上会产生一个缺口。
运行能力 sixpack (正态概率模式)
1 、选择Stat ? Quality Tools ? 能力 Sixpack (正态).
2 、进行下列之一操作:
——当数据在一列时，在Single column中输入数据列号，在Subgroup size中输入子组容量或子组号所在的列号。如果是单个观察值，输入子组容量为 1.
——当数据在几列时，选择Subgroups across rows of, 输入包含数据的列号。
3 、在Lower spec 或Upper spec中, 分别输入规范的上限或下限,，必须至少输入一个。
4、如需要，使用下列的任何选项s ，然后点击OK.
选项
能力 Sixpack (正态) 对话框
——如果从过去数据评估中已知过程参数，输入(t过程平均值) 和(过程潜在标准偏差) 。如果不指明或值， MINITAB 将从现有数据中评估。
Tests sub对话框
——在8个指明原因的测试中选择—见做指明原因的测试。调整试验的敏感度，用定义指明原因的试验。
评估子对话框
——评估过程标准偏差()的不同方法—见评估过程变差。默认的是在集中标准偏差基础上进行的。
选项子对话框
——但数据很歪斜时，使用Box-Cox 能力转化—见为非正态数据使用Box-Cox 能力转化
——更改在运行图上显示的观察值的组数，默认为25组。
——输入过程目标值或标称规范， MINITAB 在计算标准能力统计外还计算Cpm
通过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边3倍δ）来计算能力统计。例如，输入12表示用12倍的标准偏差宽度，过程均值每边6倍δ来计算。
——用自己的标题代替默认的图形标题。
能力统计
能力 Sixpack (正态) 显示组内和整体能力统计，Cp, Cpk, Cpm (如果指明目标值), 和within, 以及 Pp, Ppk, and 整体. 这些能力统计的说明, 见能力统计。
Cp, Cpk, CPU, and CPL 描述的是过程的潜在能力—在过程没有偏移时的能力。计算这些能力时, Minitab 评估within 时，考虑的是组内变差。但组间不存在偏移。
Pp, Ppk, PPU, and PPL 反映的饿是过程的整体能力。当计算这些统计时, M INITAB 评估整体时考虑的是整个研究中的变差。
说明：1、当使用子组平均极差(Rbar)来估计时， M INITAB 显示一个 R 图。
2、当使用子组平均标准偏差(Sbar)来估计时， M INITAB 显示一个S 图.
3、当使用集中标准标准偏差来估计，并且子组容量小于时， M INITAB 显示一个R 图。
4、当使用集中标准标准偏差来估计，并且子组容量大于或等于时， M INITAB 显示一个S 图。
能力 sixpack (正态概率模型)举例
假设你在汽车厂的装配发动机的部门工作。零件之一的凸轮轴必须是 600 mm ±2 mm 长以满足规范要求。那里有一个长期性的凸轮轴长度超过规范值的问题—这个问题产生了下线产品装配不合适，和比较高的废品和返修率。
在检查存货记录的基础上，你发现凸轮轴有两个供应商，R图显示2号供应商的凸轮轴产品超出界限，所以你决定停止它的供货直到它的产品在控制限内。停止2号供应商的供货后，劣质装配产品的数量有效降低了，但是，问题并没有完全解决。你决定运行一个能力 sixpack 来看 1号供应商是否独自有能力满足你的工程规范。
1 、打开工作表 CAMSHAFT.MTW.
2、选择Stat ? Quality Tools ? 能力 Sixpack (正态).
3在Single column中, 输入Supp1. 在Subgroup size中, 输入5.
4 在Lower spec中, 输入598. 在Upper spec中, 输入602. 点击OK.
过程能力概述 一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。 假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
附件1 环境监测数据弄虚作假行为处理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条【编制目的】为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》（以下简称《环境保护法》）、《大气污染防治行动计划》和《水污染防治行动计划》等法律法规与文件，制定本办法。 第二条【行为定义】本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指故意违反环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造监测数据等行为。 第三条【适用范围】本办法适用于以下活动中涉及的弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测； （二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府部门购买的环境监测服务； （四）政府部门委托开展的环境监测； （五）企事业单位依法开展或委托第三方开展的自行监测。 第四条【责任主体】环境监测机构、从事环境监测设备维护、运营的机构及其负责人对监测数据的真实性和准确性负责。 —3—
第二章调查 第五条【调查主体】县级以上人民政府环境保护主管部门负责调查认定环境监测数据的弄虚作假行为。污染源自动监控管理部门会同环境监测部门调查认定污染源自动监控数据的弄虚作假行为。 第六条【监督检查】各级环境保护主管部门应定期或不定期组织开展环境监测质量监督检查。 第七条【干预记录】对干预环境监测活动，指使篡改、伪造环境监测数据的行为，监测或运维人员应如实记录。否则造成的弄虚作假后果由该环境监测机构或从事环境监测设备维护、运营的机构及其直接责任人和直接负责的主管人员负责。 第八条【举报受理】任何单位和个人均有权举报环境监测数据弄虚作假行为。对能提供基本事实线索或相关证明材料的举报，县级以上人民政府环境保护主管部门应予以受理并为其保密。 第九条【立案调查】环境保护主管部门在监督检查中发现涉嫌监测数据弄虚作假行为的，调查人员应制作现场检查笔录，收集并固定相关证据；接受举报的应及时调查取证，符合立案条件的，依照法定程序办理。 第三章处理 第十条【通用罚则】环境监测机构及从事环境监测设备维护、运营的机构，在有关环境服务活动中弄虚作假，对造成的环境污染 —4—
第八章监测数据的有效位数 监测数据报出的位数，对监测结果的准确性和数据资料的统计整理都是十分重要的。监测数据的有效位数应与测试系统的准确度相适应。记录测试数据时，只保留一位可疑数字。 1、大气监测数据（以mg/m3计） ⑴降尘（吨/月·平方公里）取小数点后一位；硫酸盐化速率（SO 3 mg/100cm2 碱片·日）、CO取小数点后二位；SO 2、NO X 、TSP、光化学氧化剂取小数点后三位。 ⑵其它用比色法分析的项目取小数点后三位。 ⑶气温（℃）、风速（m/s）、气压（hPa）取小数点后一位；湿度（%）保留整数位。 2、环境水质监测数据（以mg/l计）。 ⑴重量法分析项目：悬浮物测值<1000时取整数位，测值>1000时取三位有效数字。 ⑵容量法分析项目：溶解氧、总硬度取小数点后一位；高锰酸盐指数测值>10 时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位；COD cr 、BOD 5 测值>100时取三位 有效数字，100>测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位。 ⑶分光光度法分析项目：亚硝酸盐氮、挥发酚、氰化物、六价铬、总铬、砷、总磷、溶解性磷酸盐等取小数点后三位；硝酸盐氮、氨氮、氟化物、总氮、石油类、凯氏氮取小数点后二位。 ⑷原子吸收分光光度法分项目：铅、铁、镍、锰等取小数点后二位，石墨炉法测定时取小数点后四位；锌、镉取小数点后三位，镉用石墨炉法测定时取小数点后五位；钙、镁、钠、钾等取小数点后果二位。 ⑸冷原子吸收法测汞取小数点后四位，冷原子荧光法测汞取小数点后五位。 ⑹气相色谱法分析项目（以μg/l计）：DDT、六六六等取小数点后二位。 ⑺硫酸盐、氯化物测值取三位有效数字。 ⑻其它分析项目：盐度（%）、pH、氟化物（电极法）、电导率（μs/cm×100）、透明度（m）等取小数点后二位；水温和气温（℃）、水深（m）、气压（hPa）等取小数点后一位。 1、降水监测数据
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法 第一条为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》和《生态环境监测网络建设方案》（国办发〔2015〕56号）等有关法律法规和文件，结合工作实际，制定本办法。 第二条本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指敀意违反国家法律法规、规章等以及环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造环境监测数据等行为。 本办法所称环境监测数据，系指按照相关技术规范和规定，通过手工或者自劢监测方弅取得的环境监测原始记录、分析数据、监测报告等信息。 本办法所称环境监测机构，系指县级以上环境保护主管部门所属环境监测机构、其他负有环境保护监督管理职责的部门所属环境监测机构以及承担环境监测工作的实验室不从事环境监测业务的企事业单位等其他社会环境监测机构。 第三条本办法适用亍以下活劢中涉及的环境监测数据弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测；（二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府购买的环境监测服务或者委托开展的环境监测；（四）企事业单位依法开展或者委托开展的自行监测；
（五）依照法律、法规开展的其他环境监测行为。 第四条篡改监测数据，系指利用某种职务或者工作上的便利条件，敀意干预环境监测活劢的正常开展，导致监测数据失真的行为，包括以下情形： （一）未经批准部门同意，擅自停运、变更、增减环境监测点位或者敀意改变环境监测点位属性的； （二）采取人工遮挡、堵塞和喷淋等方弅，干扰采样口或周围局部环境的； （三）人为操纵、干预或者破坏排污单位生产工况、污染源净化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的； （四）稀释排放或者旁路排放，或者将部分或全部污染物不经规范的排污口排放，逃避自劢监控设施监控的； （五）破坏、损毁监测设备站房、通讯线路、信息采集传输设备、视频设备、电力设备、空调、风机、采样泵、采样管线、监控仦器或仦表以及其他监测监控或辅劣设施的； （六）敀意更换、隐匿、遗弃监测样品或者通过稀释、吸附、吸收、过滤、改变样品保存条件等方弅改变监测样品性质的；（七）敀意漏检关键项目或者无正当理由敀意改劢关键项目的监测方法的； （八）敀意改劢、干扰仦器设备的环境条件或运行状态或者删除、修改、增加、干扰监测设备中存储、处理、传输的数据和应用程序，或者人为使用试剂、标样干扰仦器的；
过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，能有效识别环境监测数据集中的隐藏关系。文章主要介绍了层次聚类分析在水、大气、土壤等环境监测数据分析中的应用，提出以热图形式优化层次聚类分析可视化结果，并对热图在土壤污染状况调查项目的应用进行展望。 关键词：层次聚类分析；环境监测数据分析；热图；应用 引言
定期的环境监测会积累庞大而复杂的化学数据集，越来越多的研究者开始关注数据集中的内在关系。多元统计分析是研究多变量相互之间关系的统计分析方法，是环境监测数据分析的有力工具。常用的多元统计分析包括聚类分析、主成分/因子分析、判别分析等，其中聚类分析不仅用于环境管理研究，而且在环境监测领域发挥巨大作用。聚类分析可识别变量间的隐藏关系，仅用一小部分因子表示，且没有损失太多数据信息，有利于研究者快速掌握环境介质污染状况，判别各介质中潜在的污染来源[1]。 1聚类分析方法介绍 聚类分析也称集群分析、分类分析或数值分类，其基本思想是按照所研究的样品或变量之间存在相似性或不相似性，以一些能够度量样品或变量之间相似程度的统计量作为划分类型的依据，将数据分为若干类别，使类别内样品（或变量）差异尽可能小，类别间差异尽可能大。通常用距离来度量样品之间的相似性，用相似性系数来度量变量之间的相似性，结果以聚类树状图显示。聚类分析是一种探索性分析，按聚类的方法可分为层次聚类法、非层次聚类法等。其中，常用
的是层次聚类法，也称系统聚类法，其实质是根据变量或样品之间的亲疏程度，从最相似的对象开始，逐步聚成一类[2]。按照分析的对象不同聚类分析也可分为样本聚类（Q型聚类）和变量聚类（R型聚类）。该文将主要介绍层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用。 2层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用 层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，可有效降低原始监测数据集的维度，简化数据的复杂程度，以监测点位、时间、指标和污染评价结果等为对象进行聚类分析，便于分析各指标时空分布特征及指标间的相关性。适用于不同环境介质监测过程获得的数据。近年来，层次聚类分析作为传统多元统计方法，常用于地表水、地下水、大气和土壤环境监测数据分析[3]。对地表水体的监测点位和时间进行层次聚类分析，可得到若干点位集群和时间集群，监测点位和时间的层次聚类分析结果可作为采样断面和频率优化的重要依据，可有效降低采样成本[4][5]。除分析监测数据集的时空变化特征外，层次聚类分析也用于监测指标的统计分析，便于判别污染来源。秦文婧等对柳江煤矿所在区域的地下水中的离子进行层次聚类分析，得到不同离子
GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和
用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA） 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。 测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工
第一张绪论1环境监测是通过对影响环境质量因素的代表值的测定,确定环境质量(或污染程度)及其变化趋势. 2环境监测的过程一般为：现场调查→监测方案制订→优化布点→样品采集→运送保存→分析测试→数据处理→综合评价等。 3环境监测的对象包括：反映环境质量变化的各种自然因素，对人类活动与环境有影响的各种人为因素，对环境造成污染危害的各种成分。 4环境监测按监测目的分类有三种 监视性检测（又称例行监测或常规监测） 特定目的监测（又称特例检测） 根据特定目的环境监测可分为污染事故监测，仲裁监测，考核验证监测，咨询服务监测。 研究性监测（又称科研监测） 监测数据的五性：（P498） 1）、准确度：测量值与真实值的一致程度； 2）、精密度：均一样品重复测定多次的符合程度； 3）、完整性：取得有效监测数据的总数满足预期计划要求的程度；4）、代表性：检测样品在空间和时间分布上的代表程度； 5）、可比性：检测方法、环境条件、数据表达方式等可比条件下所得数据的一致程度。
环境监测质量控制 可疑数据的取舍方法及适用条件：修约规则：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去。五前为奇则进一。 （二）、可疑数据的取舍 1．Dixion 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大顺序排列 ②根据测定次数计算Q 值 ③查表Q α（n ） ④判断Q ≦Q0。05 正常；Qo 。05Q0.01离群值，舍去. 2．Qrubbs 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大有序排列，求x ，s ②计算统计量 s x x T min -= 或s x x T -=max ③查表)(n T α ④判断：若T ≦T0。05正常离群值；T0。05
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。 结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间 （Step3：回归系统的统计质量） 强度的估计效应和系数（已编码单位） 系数标 项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
环境监测数据获取、处理及分析 【摘要】环境监测是通过对人类和环境有影响的各种物质的含量、排放量的检测，跟踪环境质量的变化，确定环境质量水平，为环境管理、污染治理等工作提供基础和保证，是保护环境的重要手段，其核心目标是提供代表环境质量现状及变化趋势的数据，判断环境质量，评价当前主要环境问题，为环境管理服务。随着科技发展，监测数据的采集、处理及分析更方便、准确，为人类的良好生活环境提供了有力保障。 【关键词】环境监测；监测数据；数据采集；数据处理；数据分析 1.前言 环境监测是以环境为对象，运用物理的、化学的和生物的技术手段，对其中的污染物及其有关的组成成分进行定性、定量和系统的综合分析，以探索研究环境质量的变化规律。其任务是要对环境样品中的污染物的组成进行鉴定和测试，并研究在一定历史时期和一定空间内的环境质量的性质、组成和结构，主要内容包括：大气环境监测、水环境监测、土壤环境监测、固体废弃物监测、环境生物监测、环境放射性监测和环境噪声监测等。环境监测数据是以统计学为基础，各数据之间联系密切，彼此相互渗透，为各类环境质量、环境评价、环境规划、环境管理等提供科学依据。 2.数据获取与可能出现的问题 环境监测规定了每一次监测所采集的数据可应用的范畴，超出这个范畴评估环境质量将被认定是不符合规则的，因此环境监测数据应具有代表性和完整性，即所获取的监测数据能全面的描述污染物的空间分布状态。同时还具备准确性和可比性，即数据是经过精密仪器采集，并可通过一定数据处理方法进行可比性分析验证。另外，对所进行的监测样品要保证它的可靠性与准确性，这样才不会给监测项目的判断造成大的误差。 目前监测数据的获取方面存在的问题主要涉及：数据采集过程中监测人员在数据筛选或处理时出现人为误差；监测点布设没有及时根据附近环境变化而更新布防监控；由于仪器设备过于陈旧而无法进行精密度采集或处理等。产生上述问题的主要原因有： （1）主观原因：监测人员本身业务素质较低，并不能将数据进行科学有效的分析和处理，使得部分数据丧失真实性，甚至不能用于反映环境的实际状况。 （2）客观原因：监测仪器配置和监测点位的布置过于陈旧，并未根据最新环境变化情况更新，使得环境监测数据不具代表性，造成评价结果偏差，无法进行科学分析和处理。
过程能力概述（Process Capability Overview） 在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。 你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。过程指数是评价过程能力的一个简单方法。因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。 一、选择能力命令（Choosing a capability command） Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。你可以为以下几个方面进行能力分析： ?正态或Weibull概率模型(适合于测量数据) ?很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据 ?二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据) 注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。 在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。 如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。在Minitab中，你可以用“Box-Cox power transformation”或Weibull 概率模型。Non-normal data对这两个模型进行了比较。 如果你怀疑过程具有较明显的组间变差，使用Capability Analysis (Between/Within)或Capability Sixpack (Between/Within)。子组内部的随机误差之上，子组数据可能还有子组之间的随机变差。对子组变差的两个来源的理解可以为过程潜在能力提供更实际的估计。Capability Analysis (Between/Within)和Capability Sixpack (Between/Within) 计算了组间和组内标准差，然后再估计长期的标准差。 Minitab还为属性数据和计数数据进行能力分析，基于二项分布和泊松概率模型。例如：产品可以根据标准判定为合格和不合格(使用Capability Analysis (Binomial)).。你还可以根据缺陷的数量进行分类(使用Capability Analysis
有关环境监测数据的处理和分析 [摘要]环境监测是有效保护环境的一个重要手段，它可以准确、及时、全面地反映我们生存周围环境质量的现状和发展趋势。在我国加入WTO之后，监测站开始在民营中逐步出现，而不再是入世之前全部的监测工作都交由环境保护部直属监测站进行。如今，环境保护部直属监测站与民营监测站开始了有机的结合，为我国环保事业的发展提供了科学的依据，为有效保护环境做出了巨大贡献。本文将从多个角度对环境监测数据进行分析和研究，同时提出一些自己的看法。 【关键词】环境监测数据；多角度分析；数据处理 1.前言 环境监测是指以环境作为监测对象，利用化学、物理以及生物的技术手段对环境进行综合的分析，以探究环境质量状况极其发展规律的一门学科。它是环境影响评价的基础，贯穿于环境影响评价的全过程。环境监测数据以统计学作为基础，各数据之间联系密切，彼此互相渗透，为各类环境质量、环境评价、环境规划、环境管理等提供了科学依据。目前，我国正处于经济发展的高速阶段，对环境监测更应加以重视。国家环境保护总局《关于进一步加强环境监测工作的决定》中明确规定：“环境监测实质上是一项政府行为，是各级政府部门强化环境规划、协调、监督和服务职能的重要阵地，是应用监测技术手段对一切违反环境法律、行政规章和规章制度的行为进行监测，为环境执法提供科学依据的过程”。可见，环境监测在环境保护中的重要地位已经被法律所认可了。因此，环境评价单位要对评价初期、建设期、运行期及后期的环境监测数据予以重视，以保证将环境影响评价中要求的环境保护措施落实到位[1]。 2.环境监测数据可能遇到的状况 环境监测规定了每一次监测所取得的数据可应用的范畴,超出这个范畴评估环境质量将被认定是不符合规则的。比如，在大气污染严重的工厂周边监测空气获得的数据是不可以拿来评估十里之外村庄的空气质量的。因此，监测的数据要具有代表性，要考虑它的局限性，不可随意而为之。另外，对所进行的监测样品数据要保证它的可靠性与准确性，这样才不会给整个监测项目的判断造成更大的误差。在监测数据方面往往存在一些造成数据缺失或者不实的意外情况，比如，样品被丢失或遭受了新的污染；监测期间内工厂偷偷排放废气废水；在监测过程中监测机械出故障；检测人员认识错误或者由于来自各个实验室获取的数据不一致，为了保持数据的集合性而舍去了一些数据等，都有可能造成数据的缺失或不实。 3.环境监测数据的质量
环境监测异常数据审核及处理办法 一、目的 为提高环境监（检）测数据的异常处理能力，保证监测数据的及时、准确性，特制定本办法。 二、异常数据判定 1、超限值数据：超出质量标准或排放标准的数值。 2、反常规数值：靠近排污口的某些代表性数据低于远离排污口的数据，有相互关联的某些项目之间出现异常的现象。 3、突变性数据：数据库里长期基本稳定的监测项目的数据在某一时间节点出现高或低的变化时。 三、异常数据的汇报 1、检测员在分析过程或分析完毕后发现监测数据有异常，应立即上报实验室主管。 2、实验室主管对接到的异常数据汇报信息或审核数据时发现的数据异常信息，应及时与技术室、质控室相关技术人员进行沟通处理，并将处理方案汇报公司技术主管领导，做出准确的处理方案。 3、经讨论确认，非分析原因造成的异常数据方可告知业务部，通过业务部与委托方沟通进一步确认是否为异常数据。 四、异常数据的审核 技术质量部技术与质控主管是异常数据的审核、判断及处理方法落实的负责人，在出现异常数据时应及时进行审核，同时快速响应，判定是否为可疑数据，制定解决方案。
1、检测室班组长首先对监测数据进行分析审核，对照检查实验方法、试剂、操作过程和数据计算等方面寻找异常因素。 2、实验室主管在接到异常数据的汇报信息或审核数据时发现数据异常信息，应及时与监测人员进行沟通，帮助监测人员寻找原因，提供分析问题的思路，排查影响因素，汇总信息，必要时对分析过程进行监督检查，试剂信息和数据计算等进行实地察看并计算。 3、技术室和质控室相关技术人员对接到异常数据的汇报信息或审核数据发现异常数据信息要进一步分析判断，从相关的外部信息源寻找数据异常原因的因素，如采样、气象、环境等因素，同时对现用方法、试剂、曲线等因素是否正确，进行排除，及时上报公司技术主管领导，寻求技术支持。 五、异常数据的处理方法 经过排查审核，确认为数据异常，应采取相应的处理办法。 1、分析发现属检测人员计算方法错误，应及时批评指正，指导完成。 2、分析发现属检测人员分析过程不严谨，应要求检测人员进行复测。 3、分析发现属采样过程中出现不符合采样要求，应及时与相关方沟通，确认能否重新采样，制定方案实施。 4、分析发现属采样环境及气象条件等因素影响，应及时与相关方沟通，确认重新采样，并审定采样环境及气象因素，制定方案实施。 5、分析发现属分析方法（标准）影响了检测数据，技术室与质控室相关技术人员应及时对方法（标准）的可用性判断并提供新的检测方法（标准），安排监测人员进行复测，同时对方法（标准）的使用过程进行指导。 6、 六、异常数据的审定 经技术质量部审定，对各影响因素进行排查处理，最终确认该监测数据属正常数据，并上报公司领导同意后出具检测报告。
环境监测系统 需求分析 建筑工地遍地开花，扬尘和噪声得不到有效控制，在施工过程中由于施工运输人员/设备粘带泥土、建筑材料逸散以及施工机械等造成扬尘和噪声污染极其严重，已经成为影响城市空气质量的主要原因之一，甚至影响周围居民的正常生活，也是政府监管部门的亟待解决的民生问题。 因施工过程中产生的扬尘和噪声污染，一直是施工工地与附近居民最主要纠纷问题，也是环境监管部门比较关注的部分。为了有效监控建筑工地扬尘污染和噪声，接受市民的监督和投诉，共建绿色环保建筑工地，有必要进行建设工程环境自动监控系统，体现政府监管单位和相关企业的社会责任。 系统设计 工地环境监测系统对建筑工地固定监测点的扬尘、噪声、气象参数等环境监测数据的采集、存储、加工和统计分析，监测数据和视频图像通过有线或无线（3G/4G）方式进行传输到后端平台。该系统能够帮助监督部门及时准确的掌握建筑工地的环境质量状况和工程施工过程对环境的影响程度。满足建筑施工行业环保统计的要求，为建筑施工行业的污染控制、污染治理、生态保护提供环境信息支持和管理决策依据。 系统拓扑图
系统设备组成
系统框架设计图 系统组成 本系统是由噪声实时监控系统、扬尘实时监控系统、视频叠加系统、数据采集/传输/处理系统、信息监控平台和客户终端等部分组成的集数据采集、信号传输、后台数据处理、终端数据呈现等功能为一体的城市环境监测系统。 噪声实时监控系统： 提供全天候户外传声器单元，对传感器的户外监测安全和数据准确性提供可靠保障； 扬尘实时监控系统：
对扬尘进行连续自动监测，扬尘每分钟采集一次数据，并实时上传至服务器供后台程序统计和分析。扬尘监测包括PM10和PM2.5两个参数，并同时实时上传个数据中心和监控平台； 报警及控制系统： 本噪声扬尘监测系统具有噪声、扬尘超标现场输出功能，用这些超标信号可以控制警示设备和治理设备的控制；警示设备如报警灯、治理设备如降尘设备雾炮； 数据采集、传输、处理系统： 采集、存储各种监测数据，并按后台服务器指令定时向后台服务器传输监测数据和设备工作状态。 对所收取的监测数据进行判别、检查和存储；对采集的监测数据按照统计要求进行统计分析处理。 信息监控平台 提供基于Web的管理系统，在线显示各前端污染源的实时扬尘和气象参数数据，实现对实时监测仪的参数调控，实现对历史监测数据的统计分析，实现在线数据下载、图像查询等功能。并具有污染物超标报警功能，权限管理功能，可向不同层面的管理者展示所需的信息。 客户终端： 客户终端支持采用智能移动平台（如智能手机、平板电脑）、桌面 PC 机、网络电视等各种能接入公网的设备。 功能介绍
MINITAB下数据的过程能力分析： 1.正态数据： a.检验数据的正态性：统计》基本统计量》正态性检验》确定（MINITAB示例） P>0.05，则数据服从正态分布，因此可进行连续数据中正态数据的过程能力分析及其指数的计算，但在进行分析和计算之前还需判定过程是否受控，可使用控制图； b.控制图监控：统计》控制图》子组的变量控制图》X-R图》确定； 可见无异常发生，过程受控； c.过程能力分析与计算：统计》质量工具》能力分析》正态》确定 2.非正态数据：
a.数据的正态性检验：同上 P<0.05，所以数据为非正态数据，需进行转换后方可进行过程能力分析，但这并不妨碍用原始数据进行控制图的绘制。 b.数据的转换：统计》控制图》BOX-COX变换》填入数据“扭曲”，子组大小 填“10》选项》将变换后的数据存入“C2”中》确定； 得到如下图，可知转换的λ=0.5，即对原始数据求平方根； c.控制图的绘制：步骤同上
d. 过程能力分析：统计》质量工具》能力分析》正态》单列为“C2”，子组大小为“10”，规格上限为“2.82”，2.82=81/2，确定 3. 4. 离散数据： a ． 计算DPMO ，公式参见SRINNI 培训： b ．将DPMO 暂时理解为不合格品率，如果DPMO=66807.2，则不合格品率P=0.00668072； c ． 计算》概率分布》正态分布》逆累计概率》输入常量“0.0668072”，，确定： d ． e ． 根据正态分布的对称性： Z =︳-1.5︳+1.5=3，即相应的SIGMA 水平为3， 公式为： Z=︳x ︳+1.5