第1套
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1、从冰箱冷藏室取出待分析的样品一定要（）进行分析。
A、恢复到室温后
B、加热后
C、立刻
D、放一会儿
参考答案：A您的答案：A
2、食品分析是专门研究（）………。
A、各类食品组成成分的检验方法及有关理论
B、各类食品组成成分的化学性质
C、各类食品组成成分的物理性质
D、各类食品组成成分的种类
参考答案：A您的答案：A
3、食品检验方法中常规的武器是（）
A、滴定法和比色法
B、感官分析法
C、仪器分析法
D、微生物分析法
参考答案：A您的答案：A
4、样品的制备指对样品的（）
A、粉碎、混匀、缩分
B、称量、稀释、定容
C、处理、保存
D、成分提取、测量
参考答案：A您的答案：A
5、干法灰化和湿法消化是（）
A、破坏样品中的有机物的方法
B、破坏样品中脂肪的方法
C、破坏样品中碳水化合物的方法
D、是样品的制备方法之一
参考答案：A您的答案：A
6、考虑一种分析方法的精密度时，通常用（）来表示。
A、偏差
B、相对偏差
C、平均偏差
D、标准偏差
参考答案：D您的答案：A
7、根据误差产生的原因，误差通常分为两类，即系统误差和偶然误差。系统误差是由（）造成的。
A、固定原因
B、不固定原因
C、操作过失
D、仪器造成的
参考答案：A您的答案：A
8、同一样品进行多次测定，常发现有可疑值，这样数据（）。
A、不能随意弃去
B、可弃去
C、一定保留
D、不用考虑
参考答案：A您的答案：A
9、常压干燥法测粘稠样品中的水分含量的大致程序应该是（）
A、准确称量样品——加热烘干——干燥器内冷却——称量——恒重。
B、准确称量（样品+分散剂）——加热烘干——干燥器内冷却——称量——恒重。
C、准确称量（样+分散剂+小拨棒）——搅拌均匀——加热烘干——干燥器内冷却——称量——恒重。
D、准确称样——加分散剂——搅拌均匀——加热烘干——干燥器内冷却——称量——恒重。
参考答案：C您的答案：C
10、pH = 4.00是（）
A、一位有效数据
B、两位有效数据
C、三位有效数据
D、不存在有效数据问题
参考答案：B您的答案：C
11、现有样品啤酒花，欲测其水分含量应选用（）测量。
A、常压烘干法
B、减压烘干法
C、水分蒸馏法
D、卡尔·费休法
参考答案：C您的答案：B
12、食品的灰分除总灰分外，按其溶解性还可分为（）
A、水溶性灰分、水不溶性灰分
B、酸不溶性灰分
C、水溶性灰分、水不溶性灰分、酸不溶性灰分
D、水溶性灰分
参考答案：C您的答案：C
13、用分光光度法测定某金属元素时，样品的处理一般先采用干法灰化，再溶解、稀释、定容。稀释、定容过程一定要用（）这样精密的玻璃量器。
A、带刻度的玻璃量器
B、容量瓶、移液管
C、量筒、烧杯
D、试剂瓶
参考答案：B您的答案：B
14、可见光的波长一般在（）。
A、380—760nm
B、小于380nm
C、大于760nm
D、1000nm
参考答案：A您的答案：A
15、分光光度计的主要部件（）。
A、光源、单色器、样品室、检测器、显示仪
B、光源、单色器、比色皿、检测器、显示仪
C、钨灯、单色器、样品室、检测器、显示仪
D、氘灯、单色器、比色槽、检测器、显示仪
参考答案：A您的答案：B
16、朗伯—比耳定律是（）。
A、定量依据
B、分光光度法的定量依据
C、透光率和吸光度的关系式
D、数学关系式
参考答案：B您的答案：B
17、在多组分体系中，如果（），这时体系的总吸光度等于各组分吸光度之和。
A、各种吸光物质之间没有相互作用
B、各种吸光物质之间有些相互作用
C、各种物质之间有可能相互作用
D、不考虑物质之间的作用问题
参考答案：A您的答案：A
18、某有色物质溶液的吸收曲线是指（）。
A、各种波长的单色光，通过这一有色溶液，测得每一波长下的吸光度，然后以波长为横坐标，吸光度为纵坐标作图所得到的一条曲线。
B、各种波长的光，通过这一有色溶液，测得每一波长下的吸光度，然后以波长为横坐标，吸光度为纵坐标作图所得到的一条曲线。
C、各种波长的单色光，通过这一有色溶液，测得每一波长下的透光率，然后以波长为横坐标，透光率为纵坐标作图所得到的一条曲线。
D、各种波长的单色光，通过一溶液，测得每一波长下的吸光度，然后以波长为横坐标，吸光度为纵坐标作图所得到的一条曲线。
参考答案：A您的答案：A
19、同一种有色物质溶液的吸收曲线，如果浓度不一样（）。
A、最大吸收波长一样
B、最大吸收波长不同
C、浓度越大最大吸收波长越大
D、浓度越小最大吸收波长越小
参考答案：A您的答案：A
20、2.455修约为两位有效数据，应该是（）。
A、2.5
B、2.4
C、2.40
D、2.50
参考答案：A您的答案：A
第2套
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1、酸碱滴定分析法判断终点的指示方法有（）两种。
A、指示剂法
B、电位滴定法
C、显色法
D、重量法
E、化学方法
参考答案：A, B您的答案：A, C
2、滴定分析中，准确浓度溶液的配制方法有（）两种。
A、称量化学试剂直接配制
B、准确称量基准物质直接配制
C、标定的方法
D、称量和稀释
E、准确称量和稀释定容
参考答案：B, C您的答案：B, C
3、索氏提取法测定食品中粗脂肪的含量，提取剂常用（）。
A、乙醚
B、无水乙醚或石油醚
C、乙醚或石油醚
D、正己烷
参考答案：B您的答案：B
4、维生素C的测定，一般包括（）的测定。
A、还原性Vc、脱氢型Vc、总Vc
B、还原性Vc
C、二酮古乐糖酸和脱氢型Vc
D、总Vc
参考答案：A您的答案：A
5、凯氏定氮法测食品中粗蛋白含量，样品消化时加入（）。
A、强氧化剂
B、催化剂
C、提高沸点助剂
D、消化助剂
参考答案：D您的答案：C
6、食品中脂肪含量的测定，一般分为（）测定。
A、游离态脂肪和结合态脂肪
B、总脂肪
C、结合态脂肪
D、总脂肪和游离态脂肪
参考答案：D您的答案：D
7、用热滴定法测新鲜果汁中还原糖含量，样液一定先要用碱中和到pH值为（），因为…………
A、7
B、6
C、9
D、4
参考答案：A您的答案：A
8、纯鲜牛奶中脂肪含量的测定一般选用（）法。
A、索氏提取法
B、酸水解法
C、碱性乙醚法
D、氯仿-甲醇提取法
参考答案：C您的答案：C
9、凯氏定氮法定氮的原理，可用（）字来概括。
A、消化、吸收四个
B、消化、吸收、滴定六个
C、消化两个
D、消化、蒸馏、吸收、滴定八个
参考答案：D您的答案：D
10、用凯氏定氮法测定粗蛋白含量，在消化步骤中必须加入消化助剂，消化助剂是由（）组成。
A、浓硫酸和过氧化氢
B、浓硫酸、硫酸钾
C、浓硫酸、硫酸钾、硫酸铜
D、浓硫酸和过氧化氢及硫酸钾、硫酸铜
参考答案：C您的答案：C
11、配制1000mL0.1mol/LHCl溶液，用（）量取8.30mL，12mol/L浓HCl………………
A、量筒
B、移液管
C、烧杯
D、容量瓶
参考答案：A您的答案：B
12、2，6-二氯靛酚法可以测定还原性抗坏血酸，2，6-二氯靛酚溶液既是滴定剂又是指示剂。2，6-二氯靛酚在酸性介质中显示
（）色。
A、兰
B、无
C、红
D、浅蓝
参考答案：C您的答案：C
13、2，6-二氯靛酚法测定还原性抗坏血酸，制备样液时一定用（）溶液来稀释定容。
A、盐酸
B、稀硫酸
C、偏磷酸或草酸
D、醋酸
参考答案：C您的答案：C
14、费林试剂是由（）组成。
A、氢氧化钠和硫酸铜溶液
B、硫酸铜溶液
C、酒石酸钾钠和氢氧化钠溶液
D、酒石酸钾钠和氢氧化钠、硫酸铜溶液
参考答案：D您的答案：D
15、准确浓度的溶液一般有两种表示方法，一种是（），另一种是摩尔浓度。
A、质量百分比浓度
B、滴定度
C、摩尔浓度
D、容量百分比浓度
E、 ppm
参考答案：B您的答案：B
16、符合朗伯-比耳定律的有色物质的浓度增加后，摩尔吸光系数（）。
A、变化
B、不变
C、变小
D、微小变化
E、增加
参考答案：B您的答案：B
17、凯氏定氮法可以测定样品中粗蛋白含量。消化样液时加入的硫酸铜不但是催化剂，还是（）。
A、样品消化完全的显示剂
B、蒸馏时加碱是否足量的指示剂
C、样品消化完全的显示剂，蒸馏时加碱是否足量的指示剂。
D、氧化剂
参考答案：C您的答案：C
18、滴定方法测定样品的总酸度，如果样液颜色较深，影响滴定终点观察，一般应采用（）方法。
A、脱色、稀释或电位滴定
B、脱色
C、稀释
D、电位滴定
参考答案：A您的答案：A
19、欲测定鲜果汁中还原糖的含量，采用费林试剂滴定法。应选用（）作为标准糖液。
A、转化糖
B、葡萄糖
C、果糖
D、乳糖
参考答案：A您的答案：B
20、下列化学试剂（）是基准物。
A、氢氧化钠
B、高锰酸钾
C、邻苯二钾酸氢钾
D、硫代硫酸钠
参考答案：B您的答案：C
互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例： 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。
如何达到高性能计算呢？ 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。
一、第4题方差分析 1.1 建立数据文件 由题意可知，在同一浓度和温度下各做两次实验，将每一次的实验结果看作一个样本量，共342=24 ??个样本量。 (1) 在“变量视图”下，名称分别输入“factor1”、“factor1”、“result”，类型设为“数值”，小数均为“0”，标签分别为“浓度”、“温度”、“收率”，factor1的值“1=A1，2=A2，3=A3”，factor2的值“1=B1，2=B2，3=B3，4=B4”，对齐选择“居中”。 (2) 在“数据视图”下，根据表中数据输入对应的数据。 数据文件如图1所示，其中“factor1”表示浓度，“factor2”表示温度，“result”表示收率。三种不同浓度分别用1、2、3表示，四种不同温度分别用1、2、3、4表示。 图1.1 SPSS数据文件格式 1.2 基本思路 ，利用单因素方差分析，对 (1) 设“浓度对收率的影响不显著”为零假设H 该假设进行判定。 ，则可 (2) 设“它们间的交互作用对收率没有显著影响”分别依次为假设H 是否成立。 以通过多因素方差分析工具，利用得出的结果即能证明假设H 1.3 操作步骤 (1) 单因素的方差分析操作 ①分析—比较均值—单因素；因变量列表：收率；因子：浓度； ②两两比较：选中“LSD”复选框，定义用LSD法进行多重比较检验；显著性水平：0.05，单击“继续”； ③选项：选中“方差齐次性检验”，单击“继续”； ④单击“确定”。 (2) 有交互作用的两因素方差分析操作
①分析—一般线性模型—单变量；因变量：收率；固定因子：温度、浓度； ②绘制。水平轴：factor1，选择浓度作为均值曲线的横坐标，单图：factor2，选择温度作为曲线的分组变量；单击添加—继续。 ③选项。显示均值：factor1，定义估计因素1的均值；显著性水平：0.05；单击“继续”； ④单击“确定”。 1.4 结果分析 (1) “浓度对收率有无显著影响”结果分析 执行上述操作后，生成下表。 表1.1 方差齐性检验 表1中Levene统计量的取值为0.352，Sig.的值为0.708，大于0.05，所以认为各组的方差齐次。 表1.2 单因素方差分析 从表2可以看出，观测变量收率的总离差平方和为119.58；如果仅考虑浓度单因素的影响，则收率总变差中，浓度可解释的变差为39.083，抽样误差引起的变差为80.875，它们的方差分别为19.542、3.851，相除所得的F统计量的观测值为5.074，对应的概率P值为0.016，小于显著性水平0.05，则应拒绝原假设，认为不同浓度对收率产生了显著影响，它对收率的影响效应不全为0。
数据分析方法及软件应用 （作业） 题目：4、8、13、16题 指导教师： 学院：交通运输学院 姓名： 学号：
4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。 (2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。 步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。 输出： 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为浓度对收率有显著影响。
（3）思路：本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响，然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响，因而应该采用多因素方差分析。假设，H01：浓度对收率无显著影响；H02：温度对收率无显著影响；H03：浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤：【分析-一般线性模型-单变量】，把收率制定到因变量中，把浓度与温度制定到固定因子框中，确定。 输出： 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587（調整的 R 平方 = .209） 第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是均方；第五列是Ｆ检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率ｐ值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958，由浓度不同引起的变差是39.083，由温度不同引起的变差为13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583，由随机因素引起的变差为49.500。浓度，温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度：显著性<0.05说明拒绝原假设（浓度对收率无显著影响），证明浓度对收率有显著影响；温度：显著性＞0.05说明不拒绝原假设（温度对收率无显著影响），证明温度对收率无显著影响；浓度与温度: 显著性＞0.05说明不拒绝原假设（浓度与温度的交互作用对收率无显著影响），证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例：以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8；建立多元线性回归模型，
互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可
通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数
临床试验数据分析要点 1分析对象的数据集 1.1 全样本分析（Full analysis set） 1.2 遵循研究设计对象（Per Protocol Set） 1.3不同的分析（受试者）组的作用 2 缺失值和线外值（包括异常值） 3 数据的类型、显著性检验和可信限 3.1数据的描述性统计 3.2显著性检验 3.3可信限的估算 3.4对象的基线水平的组间比较 3.5调节显著性和可信限水平 3.6亚组、相互作用和协变量 3.7评价安全性和耐受性 3.7.1评价范围 3.7.2变量选择和数据收集 3.7.3评价的受试者和数据报告 3.7.4安全性的统计评价 1分析对象的数据集 1.1 全样本分析（Full analysis set） 计划治疗原则（intention-to-treat）是指主要分析应当包括所有进入随机化的遵循这一原则需要对所有随机受试者完成随访得到试验结果。由于各种理由，这在实际上是难以达到的，因此，全样本分析是尽可能接近于包括所有随机受试者，在分析中保留最初的随机化对于防止偏差和提供安全的统计检验基础很重要。在许多场合，它提供的对治疗效果的估算很可能反映了以后的实际观察结果。从分析中剔除已随机受试者的情况不多：包括不符合重要入选标准，一次也没有用药，随机化后没有任何数据。从分析中剔除不符合入选条件受试者必须不致
引起偏差：入选标准的测定是在随机化之后；违反合格标准的检测是完全客观的；所有受试者都受到同样的合格性调查；各组实行同样的入选标准，凡违反者均被排除。 1.2 遵循研究设计对象（Per Protocol Set） "Per Protocol"对象组，有时称之为"有效病例"、"有效样本"或"可评价受试者样本；定义为全部分析样本中较好遵循设计书的一个受试者亚组：·完成预先说明的确定治疗方案暴露。·得到主要变量的测定数据。·没有违反包括入选标准在内的重要试验设计。从"有效受试者"组中剔除受试者的精确理由应当在揭盲前就充分限定并有文件记载。为得到"有效受试者"而排除对象的原因和其他一些违反研究设计的问题，包括对象分配错误、试验中使用了试验方案规定不能用的药物、依从性差、出组和数据缺失等，应当在不同治疗组之间对其类型、发生频率和发生时间进行评价。 1.3不同的分析（受试者）组的作用 在验证性试验中，通常进行全样本和"有效受试者"两种分析。这样可以对两者之间的任何差别进行明白的讨论和解释。有时候可能需要计划进一步探究结论对于选择分析受试者组的敏感程度。两种分析得到基本一致的结论时，治疗结果的可信度增加。但是要记住，需要有效受试者"中排除相当数量受试者会对试验的总有效性留下疑点。在优越性（Superiority trial，证明新药比标准对照药物优越）试验、等效性试验或不差于（non－inferiority trial，确证新产品与对照药物相当）试验中，这两种分析有不同的作用。在优越性试验中，全样本分析用于
绪论 1、什么是食品分析？ 食品分析与检验是一门研究和评定食品品质及其变化和卫生状况的学科，是运用感官的、物理的、化学的和仪器分析的基本理论和技术，对食品的组成成分、感官特性、理化性质和卫生状况进行分析检测，研究检测原理、检测技术和检测方法的应用性科学。 2、食品分析与检验的任务是什么？ （1）根据指定的技术标准，运用现代科学技术和检测手段，对食品生产的原料、辅助材料、半成品、包装材料及成品进行分析与检验，从而对食品的品质、营养、安全与卫生进行评定，保证食品质量符合食品标准的 要求 （2）对食品生产工艺参数、工艺流程进行监控，确定工艺参数、工艺要求，掌握生产情况，以确保食品质量，从而指导与控制生产工艺过程 （3）为食品生产企业成本核算、制定生产计划提供基本数据 （4）开发新的食品资源，提高食品质量以及寻找食品的污染来源，使广大消费者获得美味可口、营养丰富和经济卫生的食品，为食品生产新工艺和新技术的研究及应用提供依据 （5）检验机构根据政府质量监督行政部门的要求，对生产企业的产品或上市的商品进行检验，为政府管理部门对食品品质进行宏观监控提供依据 （6）当发生产品质量纠纷时，第三方检验机构根据解决纠纷的有关机构的委托，对有争议产品做出仲裁检验，为有关机构解决产品质量纠纷提供技术依据 （7）在进出口贸易中，根据国际标准、国家标准和合同规定，对进出口食品进行检测，保证进出口食品的质量，维护国家出口信誉 （8）当发生食物中毒事件时，检验机构对残留食物做出仲裁检验，为时间的调查及解决提供技术依据 3、食品分析与检验包含了哪些内容？ 食品的感官检验 食品的理化检验：食品的一般成分分析食品添加剂检测食品中有毒有害物质的检测 功能性食品的检测转基因食品的检测食品包装材料和盛放容器分析 化学性食物中毒的快速鉴定腐败变质食品的检验掺假食品的检测 第二章食品分析与检验的一般程序 1、食品分析与检验的一般程序：样品的采取及制备→样品的预处理→分析检验结果的数据处理 2、采样的原则是什么？ （1）采样必须注意样品的生产日期、批号、代表性和均匀性；采样数量应能反映食品的卫生质量及检验项目对试样量的要求，一式三份供检验、复检与备查用，每一份不少于0.5kg （2）盛放样品的容器不得含有待测物质及干扰物质；一切采样工具必须清洁、干燥、无异味；在检验之前应防止一切有害物质或干扰物质带入样品 （3）要认真填写采样记录。写明采样单位、地址、日期、样品批号、采样条件、包装情况、采样数量、现场卫生状况、运输、储藏条件、外观、检验项目及采样人等 （4）采样后应在4h内迅速送检验室检验，尽量避免样品在见眼前发生变化，使其保持原来的理化状态。检验前不应发生污染或变质、成分逸散、水分增减及酶的影响 3、采样的步骤有哪些？ 需检验的批量食品（采样）→原始样品（混合、处理缩分）→平均样品→试样样品复 检样品保留样品 4、样品与处理的方法有哪些？ 有机物破坏法（干法灰化、湿法灰化）、蒸馏法常压蒸馏、减压蒸馏、水蒸气蒸馏）、溶剂提取法（溶液层析法、浸泡法）、盐析法化学分离法（硫化和皂化法、沉淀分离法、掩蔽法）、色层分离法（吸附色谱分离、分配色谱分离、离子交换色谱分离）浓缩法（常压浓缩法、减压浓缩法） 5、数据处理方法 例：0.0121+25.04+1.05782=? 结果位数按小数点后面位数最少的计算 0.0121*5.64*1.06=? 结果按有效数字最少的计算 第三章食品感官检验 1、食品感官评价包括哪些？ 味觉评价嗅觉评价视觉评价听觉评价触觉评价口感评价
食品质量安全抽检数据分析 摘要 “民以食为天”，食品安全关系千万家，本文根据文章内容以及文章提出的问题，通过运用数学的思想和方法建立相关的数学模型，并且运用各种数学软件进行求解，根据相应的数据对深圳的食品安全作出分析。 对于问题一：想要评价深圳这三年来各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势，我们在2010、2011、2012年的抽查数据中整理出相关的每年各季度的微生物、重金属、添加剂含量的不合格数据，异常点用同年的各季度的平均数代替，并且分析出相对各个季度的各项的不合格率，同时运用数学软件作出相应的趋势变化图，从图中得出分析出微生物、重金属和添加剂的变化趋势，总体看来，微生物和重金属的不合格率都有所下降，而添加剂的不合格率去总体有所上升。尤其是在2011年的食品不合格率在三种因素的影响下最为突出。 对于问题二：对于食品安全质量的影响因素有很多，除了要考虑食品中微生物、重金属和添加剂等掺入的因素外，还应该考虑食品的生产地、食品销售地点（及抽查地点）和季节等因素对食品质量的影响，运用matlab软件进行拟合呈现季节因素与食品质量之间的关系。从而我们可以看到食品的不合格率与季节有一定的关系，温度越高越容易影响不合格品率。 对于问题三：通过分析食品质量的影响因素，我们发现食品的质量与众多因素有关，但是不同因素对食品质量的影响程度各不相同，而针对对食品质量影响较小或者影响程度逐渐下降的因素，我们可以适当的减少对其相应产品的抽检频率，而对于对食品质量影响较大或影响程度正在上升的因素，要加强监督，增大抽查力度，这样才能更好的控制食品质量的安全，并且合理的分配抽查也不会增加监督成本，也使得抽查的范围分布更加合理，抽取的数据更具有科学性、合理性。 关键词：统计趋势插值
数据分析练习题 第 小组 姓名： 练习一： 1、老师在计算学期总平均分的时候按如下标准:作业占100%、测验占30%、期中占35%、期末考试占35% x 小关 = . x 小兵 = . 2、结果如下表：（单位：小时） 求这些灯泡的平均使用寿命？ . x = .小时 3、在一个样本中，2出现了x 1次，3出现了x 2次，4出现了x 3次，5出现了x 4次，则这个样本的平均数为 . 4、某人打靶，有a 次打中x 环，b 次打中y 环，则这个人平均每次中靶 环。 5、某校为了了解学生作课外作业所用时间的情况，对学生作课外作业所用时间进行调查，下表是该校初二某班50名学生某一天做数学课外作业所用时间的情况统计表 （1）、第二组数据的组中值是多少？ （2）、求该班学生平均每天做数学作业所用时间 答：（1）组中值为： . （2）解： 6、某公司有15名员工，他们所在的部门及相应每人所创的年利润如下表该公司每人所创年利润的平均数是多少万元？
7、为调查居民生活环境质量，环保局对所辖的50个居民区进行了噪音（单位：分贝）水平的调查，结果如下图，求每个小区噪音的平均分贝数。 8、某公司销售部有营销人员15人，销售部为了制定某种商品的销售金额，统计了这15个人的销售量如下（单位：件） 1800、510、250、250、210、250、210、210、150、210、150、120、120、210、150 求这15个销售员该月销量的中位数和众数。 假设销售部负责人把每位营销员的月销售定额定为320件，你认为合理吗？如果不合理，请你制定一个合理的销售定额并说明理由。 练习二： 1. 数据8、9、9、8、10、8、99、8、10、7、9、9、8的中位数是 ，众数是 2. 一组数据23、27、20、18、X 、12，它的中位数是21，则X 的值是 . 3. 数据92、96、98、100、X 的众数是96，则其中位数和平均数分别是（ ） A.97、96 B.96、96.4 C.96、97 D.98、97 4. 如果在一组数据中，23、25、28、22出现的次数依次为2、5、3、4次，并且没有其他的数据， 则这组数据的众数和中位数分别是（ ） A.24、25 B.23、24 C.25、25 D.23、25 请你根据上述数据回答问题： （1）.该组数据的中位数是什么？ （2）.若当气温在18℃~25℃为市民“满意温度”，则我市一年中达到市民“满意温度”的大约有多少天？ 60 噪音/分贝 80 70 50 40 90
临床试验总结报告的撰写 定义：是反映药物临床研究设计、实施过程，并对试验结果 作出分析、评价的总结性文件，是正确评价药物是否 具有临床实用价值（有效性和安全性）的重要依据， 是药品注册所需的重要技术资料。 基本准则：真实、完整地描述事实 科学、准确地分析数据 客观、全面地评价结局 结构与内容：药品名称：资料项目编号：33-Ⅱ ****II期临床试验研究报——以***为对照药评价***治疗***安全性有效性的分层区组 随机、双盲双模拟、平行对照、多中心临床研究 研究机构名称：***（负责单位）（盖章） ***（参加单位）（盖章）研究机构地址及电话： **省**市**** **** 主要研究者： *** 主任医师（签名）： 试验起止日期：****年**月－****年**月 原始资料保存地点：***医院 联系人姓名：*** 联系人电话：**** 申报单位：***（盖章） 报告签名 报告题目： 主要研究者声明及签名 我已详细阅读了该报告，该报告客观、准确描述了 试验过程和结果。 ***医院 ***医师（签名）：年月日 研究负责人签名 ***医院 ***医师（签名）：年月日
统计分析负责人签名 ***医院 ***医师（签名）：年月日 申办者声明及签名 我们对该临床试验的全过程进行了监查，试验按临床试方案进行，我们已详细阅读了该报告，该报告客观、准确描述了试验过程和结果。 ***公司 负责人：***（签名）：年月日 监查员：***（签名）：年月日 执笔者签名 ***医院 ***医师（签名）：年月日 报告目录 缩略语 论理学声明 报告摘要 试验目的 试验方法 讨论 结论 参考文件 附件 缩略语 缩写中文全称英文全称 ALT 丙氨酸氨基转换酶alannine transaminase RBC 红细胞red blood cell WBC 白细胞white blood cell N 中性粒细胞neutrophilic granulocyte L 淋巴细胞lymphocyte PLT 血小板blood platelet
1、建立食品追溯系统需要物联网技术的运用和普及 , 以期实现对食品生产、加工、运输、包装、储存等方面质量问题的监管 , 理论上实现对食品从农田到餐桌的全面监控(陈园、熊犍, 2012。 1 2、用物联网技术 , 从食品生产过程的角度出发 , 构建出一个食品安全监理模型 , 针对食品在生产过程中所产生的对人体生命安全产生危害作用的有毒物质进行检测监督 , 并对引起食品产生不安全因素的风险可能性及其风险损害度进行综合评估 . 通过对此模型的建模分析 , 形成一个有效的食品安全监理机制 , 期望能将食品安全隐患降至最低以保障食品的安全供应 . (李梦寻、刘宏志, 2011 2 3、利用云计算技术 , 从建立食品安全监管体系的角度出发 , 构建了基于云计算的食品安全监理架构 . 通过对引起食品安全的风险因素及可能性的分析研究 , 建立了食品安全风险评估模型 . (邓小云、刘宏志 , 2012 3 4、随着食品安全监管进入大数据时代 , 基于海量的食品安全数据 , 监管方式正发生智能化变革。基于科学的食品安全问题定位 , 食品安全监管由分段监管、人工监管、以罚代管、事后监管、主渠道监管向全产业链监管、循 " 数 " 监管、全方位监管、事前事中监管和全面监管转变 , 而这种转变的推进急需智能化监管机制的支撑 , 包括智能化的责任交接机制和智能化监管机制 , 以及包括智能化问题发现和可视化链条合成。依托海量的食品安全数据,结合现代的数据挖掘技术, 智能化监管将实现食品安全责任的智能化交接 " 问题的智能化发现和链条的可视化合成 #(方湖柳、李圣军, 2014 4 5、目的利用包括大数据技术在内的新型 IT 技术构建食品安全与营养信息的汇集与分析平台 , 提高对数据的分析能力 , 挖掘深层次的数据信息 , 为政府监管部门、企业、消费者 , 提供全面、准确的食品安全与营养信息。方法分析了当前食品安全与营养领域的大数据特征 , 提出了以实验室管理系统数据为基础 , 以云计算和大数据技术为核心的食品安全云服务平台四层架构方案 , 探讨了该平台的关键技术及主要功能 , 以及基于该平台为政府、企业、消费者、社会媒体四大用户提供信息服务的信息服务模式。(刘彤、谭红、张经华, 2015 5
数据分析与挖掘习题 第一章作业 1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a) 它是又一个骗局吗？ 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘可以与用户或知识库交互。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 (b) 它是一种从数据库，统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性： 1.处理大量实际数据更强势，且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具 2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件，Data Mining 的工具更符合企业需求； 3. 纯就理论的基础点来看，Data Mining和统计分析有应用上的差别，毕竟Data Mining 目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。 (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 知识发现过程以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。 1.2 给出一个例子，其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能？他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 由于统计学基础的建立在计算机的发明和发展之前，所以常用的统计学工具包含很多可以手工实现的方法。因此，对于很多统计学家来说，1000个数据就已经是很大的了。但这个“大”对于英国大的信用卡公司每年350,000,000笔业务或A T&T每天200,000,000个长
大数据时代，互联网数据分析及内容调整 互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。 在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。 对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；
2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。 大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。 在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都
精品 临床试验数据分析要点 5．3．1分析对象的数据集 5．3．1．1 全样本分析（Full analysis set） 计划治疗原则（intention-to-treat）是指主要分析应当包括所有进入随机化的遵循这一原则需要对所有随机受试者完成随访得到试验结果。由于各种理由，这在实际上是难以达到的，因此，全样本分析是尽可能接近于包括所有随机受试者，在分析中保留最初的随机化对于防止偏差和提供安全的统计检验基础很重要。在许多场合，它提供的对治疗效果的估算很可能反映了以后的实际观察结果。 从分析中剔除已随机受试者的情况不多：包括不符合重要入选标准，一次也没有用药，随机化后没有任何数据。从分析中剔除不符合入选条件受试者必须不致引起偏差：入选标准的测定是在随机化之后；违反合格标准的检测是完全客观的；所有受试者都受到同样的合格性调查；各组实行同样的入选标准，凡违反者均被排除。 5．3．1．2 遵循研究设计对象（Per Protocol Set） "Per Protocol"对象组，有时称之为"有效病例"、"有效样本"或"可评价受试者样本；定义为全部分析样本中较好遵循设计书的一个受试者亚组： ·完成预先说明的确定治疗方案暴露。 ·得到主要变量的测定数据。 ·没有违反包括入选标准在内的重要试验设计。 从"有效受试者"组中剔除受试者的精确理由应当在揭盲前就充分限定并有文件记载。 为得到"有效受试者"而排除对象的原因和其他一些违反研究设计的问题，包括对象分配错误、试验中使用了试验方案规定不能用的药物、依从性差、出组和数据缺失等，应当在不同治疗组之间对其类型、发生频率和发生时间进行评价。 5．3．1．3不同的分析（受试者）组的作用 在验证性试验中，通常进行全样本和"有效受试者"两种分析。这样可以对两者之间的任何差别进行明白的讨论和解释。有时候可能需要计划进一步探究结论对于选择分析受试者组的敏感程度。两种分析得到基本一致的结论时，治疗结果的可信度增加。但是要记住，需要?quot;有效受试者"中排除相当数量受试者会对试验的总有效性留下疑点。 在优越性（Superiority trial，证明新药比标准对照药物优越）试验、等效性试验或不差于（non－inferiority trial，确证新产品与对照药物相当）试验中，这两种分析有不同的作用。在优越性试验中，全样本分析用于主要的分析可以避免"有效受试者"分析对疗效的过于乐观的估算；全样本分析所包括的不依从受试者一般会缩小所估算的治疗作用。但是，在等效性或不差于试验中使用全样本分析通常是不谨慎的，对其意义应当非常仔细考虑。 5．3．2缺失值和线外值（包括异常值） 缺失值代表临床试验中一个潜在的偏差来源。因此，在实施临床试验时应当尽最大努力符合试验方案对于数据收集和数据管理的要求。对于缺失值并没有通用的处理办法，但只要处理方法合理，特别是如果处理缺失值方法在试验方案中预先写明，则不会影响试验的有效性。当缺失值数目较大时，要考虑分析结果对于处理缺失值方法的敏感程度。线外值（包括异常值）的统计学定义在某种程度上带有随意性。除了统计学判断之外加上医学判断以鉴别一个线外值（包括异常值）是最可信的方法。同样，处理线外值（包括异常值）的程序应当在方案中列出，且不可事先就有利于某一个治疗组。 5．3．3数据的类型、显著性检验和可信限 在临床试验中，对每个受试者可收集3种数据：所接受的治疗、对治疗的反应（Re-sponse）和进入试验时影响预后因子的基线值。接受同样治疗的受试者构成统计分疗组。对治疗的反应基本上有3类。 ①定性反应。根据预定的评价标准将受试者分为若干类别，如高血压治疗的"有效"。"无效"；淋巴细胞瘤化疗的"完全缓解"、"部分缓解"、"无变化"。 ②定量反应。当存在一种可靠测定方法时，受试者的治疗结果最好采用实际数值，如舒张压。但最好同时记录其基线值，以便评价治疗前后的变化量值。 ③到某事件发生的时间。如使用避孕药受试者从开始治疗到意外妊娠的时间。
食品分析与检验技术模拟试卷一 一、单项选择题 1. 下列属于法定计量单位的是（D） A．里Ｂ．磅Ｃ．斤Ｄ．千米 2. 下列氨基酸中属于人体必需氨基酸的是（A ） A．赖氨酸Ｂ．甘氨酸Ｃ．丙氨酸Ｄ．丝氨酸 3.下列属于有机磷农药的是（A） A．敌百虫Ｂ．六六六Ｃ．DDT Ｄ．毒杀芬 4.斐林试剂与葡萄糖作用生成红色的（C ）沉淀 A．CuO Ｂ．Cu(OH)2 Ｃ．Cu2O Ｄ．Fe(OH)2 5.蔗糖在酸性条件下水解生成（C ）A．两分子葡萄糖Ｂ．两分子葡萄糖Ｃ．一分子葡萄糖和一分子果糖Ｄ．一分子葡萄糖和一分子半乳糖 6.下列物质中属于B族黄曲霉毒素的是（B ） A．黄曲霉毒素G1 Ｂ．黄曲霉毒素B1 Ｃ．黄曲霉毒素G2 Ｄ．2-乙基G2 7. 维生素D缺乏引起下列哪种疾病（A ） A．佝偻病Ｂ．不孕症Ｃ．坏血病Ｄ．神经炎 8.下列属于多糖的是（C） A．乳糖Ｂ．果糖Ｃ．淀粉Ｄ．麦芽糖 9.物质的量的法定计量单位是（A ） A．mol Ｂ．mol/L Ｃ．g/mol Ｄ．g 10.标定HCl溶液的浓度所用的基准试剂是（B） A．CaCO3 Ｂ．Na2CO3 Ｃ．NaOH Ｄ．KOH
11.下列维生素中属于脂溶性维生素的是（B） A．烟酸Ｂ．维生素A Ｃ．维生素B1 Ｄ．生物素 12.下列属于双糖的是（D） A．果糖Ｂ．淀粉Ｃ．葡萄糖Ｄ．蔗糖 13.下列属于人工甜味剂的是（A ） A．糖精钠Ｂ．甜叶菊糖苷Ｃ．甘草Ｄ．麦芽糖醇 14.气相色谱法的流动相是（A ） A．气体Ｂ．液体Ｃ．固体Ｄ．胶体 15.下列属于天然着色剂的是（B） A．姜黄素Ｂ．胭脂红Ｃ．靛蓝Ｄ．新红 二、填空题（每空1 分，共10分） 16.20℃时，1% 的纯蔗糖溶液的锤度为。 17.免疫分析法是利用抗原与的特异性结合进行分析的方法。 18.亚硝胺又称N-亚硝基化合物，具有较强的毒性和。 19.酱油中氨基酸是酱油的主要成分，氨基酸态氮的含量多少直接影响酱油的鲜味程度，是衡量酱油优劣的重要指标。我国规定酱油中氨基酸态氮的含量是。 20.碳水化合物的化学通式是。 21.食品检验的内容主要分为营养成分和。 22. 铅能与二硫腙作用生成配合物。 23.检验需要量应根据检验项目的多少和采用的方法来决定，一般每个食品样品采集1.5kg即可满足要求，并将样品分为、复验和备查三部分。 24.食品样品无机化处理主要分为湿法消化法和。
定性数据分析第五章课后答案 定性数据分析第五章课后作业 1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下： 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解:（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2X2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.1 “性别X偏好饮料”列联表 二维2X2列联表独立检验的似然比检验统计量-2ln A的值为0.7032, P值为p=P（x2⑴m0.7032）=0.4017>0.05,不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”与“性别”无关。（2）数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维2X2X2列联表1.2,分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2三维2X2X2列联表 在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A占58. 73%,偏好饮料B占41.27%；女性中偏好饮料A占58. 73%,偏好饮料B占41.27%, 我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。 （3）条件独立性检验
为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。即由题意，可令C表示年龄段，C1表示年青人，C2表示老年人；D表示性别，D1表示男性，D2表示女性；E表示偏好饮料的类型，E1表示偏好饮料A,E2表示偏好饮料B。欲检验的原假设为:C给定后D和E条件独立。 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量-2ln A的值如下： C1层 C2层 -2ln A=6.248 -2ln A =11.822 条件独立性 检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为-2lnA=6.248+11.822=18.07 由于r=c=t=2,所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近x 2分布的自由度为r(c-l)(t-l)=2,也就是上面这2个四格表的渐近x 2分布的自由度的和。由于p值P(x 2(2)318.07)=0.000119165很小,所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 (4)产生偏差的原因 a、在(1)中，将不同年龄段的数据压缩在一起合起来后分析发现男性和女性在对两种类型的饮料的偏好上是没有差异的。但将数据以不同的年龄段
食品安全问题现状、原因及对策分析 摘要：全球民意调查机构盖洛普日前发布了“2010年全球幸福度调查”数据。在此次民调涉及的124个国家当中，中国人的幸福度排名第92位； 88%接收调查的中国人认为自己的生活远离“美满幸福”的标准，其中生活成本和房价上涨、社会保障体系不健全、让人不安的食品安全是导致民众幸福指数较低的主要原因，物价、房价和食品安全位列居民最关注的十大热门话题前三位。如果说物价、房价只是经济运行的周期性波动反映在某个特定阶段的价格表现，那么食品安全问题却是由来已久却难以根治的痼疾。经历过三聚氰胺事件的重击、瘦肉精事件的炸雷、上海染色馒头的喧闹，到如今的塑化剂事件，中国人对于食品安全的态度早已变得麻木和无奈，食品安全问题已然成为国人心中挥之不去的梦魇。当面对这一幕幕丧失道德和法制基准的食品安全事故的时候，我们应该全面反省在食品安全方面的不足。相比在经济和科技领域建立起来的世界瞩目的成就和光辉文明，食品安全方面的落后和差距是巨大的。 关键词：食品安全添加剂绿色食品 一、食品安全现状 食品安全体现的是对食品按其原定用途进行生产或食用时不会对消费者造成损害的一种担保，这种担保是无须说明也不能附加条件的。所谓“民以食为天”，消费者对于食品质量的要求和关注应该高于其他商品。从过往的案例查处和实际了解来看，国内食品安全事件确实是进入一个多发期，这与当前的经济、社会发展阶段水平密不可分。简而言之，居民生活水平提高和收入增长推动了食品生产和加工业快速发展，这与相对滞后的食品安全监管和消费者保护制度之间产生了矛盾，在缺乏有效对冲和缓和机制的情况下，矛盾在媒体和社会大众的镁光灯下被放大，从而引起了民众对食品安全巨大的不满和失望情绪。 我们有必要把当前食品安全事故频发的现象放在中国经济、社会转型期的大背景下进行观察。食品安全事故频发的原因，表面上直接原因是不良生产者的违法行为，但更深层次原因是中国农业生产方式的转变、社会对食品安全重视程度的提高和政府检测监督机制的失灵。面对形形色色的食品安全事件，很难简单地把问题归结于某一个环节。在食品生产、加工、储运、检测和消费的产业链上，每一个环节