关于计量标准的重复性的有关说明 《计量标准考核规范》起草工作组 倪育才丁跃清邓芸珊苗瑜 计量标准的重复性是计量标准的主要计量特性之一。 JJF1033-2008《计量标准考核规范》(以下简称《规范》)规定，计量标准的重复性是建标单位必须提供的主要技术指标之一。它是指在相同测量条件下，重复测量同一个被测量，计量标准提供相近示值的能力。因此，重复性实际上是表示测量结果中随机效应对测量结果的影响大小。重复性之所以是计量标准的一个主要计量特性，是因为对于大多数的测量来说，测量结果的重复性往往都是测量结果的一个重要的不确定度来源。 计量标准的重复性规定用测量结果的分散性来定量地表示，即用单次测量结果y i的实验标准差s(y i)来表示。当测量结果由单次测量得到时，它直接就是由重复性引入的不确定度分量。当测量结果由N次重复测量的平均值得到时，则由重复性引入的不确定 度分量为。 一、重复性的测量方法 在重复性条件下，用计量标准对常规的被检定或被校准对象进行n次的独立重复测量，若得到的各次测量结果为y i(i=1，2，……，n)，则其重复性s(y i)可用贝塞尔公式计算。
式中:——n次测量结果的算术平均值；n——重复测量次数，n应尽可能大，一般应不少于10次。 对于可以测量多种参数的计量标准，应分别对每种参数进行重复性试验。 二、重复测量的次数 由于用贝塞尔公式计算得到的实验标准差s不是标准偏差σ的无偏估计量，也就是说，当用实验标准差s作为标准偏差σ的估计值时，除了存在随机误差之外还会存在系统误差，并且该系统误差随测量次数减少而增大。因此，在使用贝塞尔公式计算实验标准差时，一般要求测量次数较多，在计量标准考核中要求测量次数n≥10。但当重复性引入的不确定度分量不是主要分量时，允许适当减少测量次数，但不得少于6次。 三、关于重复性条件 JJF1001-1998《通用计量术语及定义》在术语“测量结果的重复性”的定义中指出，重复性条件包括:相同的测量程序，相同的观测者，在相同的条件下使用相同的仪器，在相同地点以及在短时间内重复测量等。在进行重复性测量时，相同的测量程序，相同的观测者，使用相同的仪器，以及相同地点等要求一般均能得到满足而不会有任何问题。关键是如何理解“在相同的条件下”以及“在短时间内重复测量”这两条要求。 严格地说，要在完全相同的条件下进行两次重复测量是不可能的。这里的“在相同的条件下”应理解为测量时的环境条件应处于统计控制状态下。而要求“在短时间内重复测量”也是为了确保测量时的环境条件基本保持不变。如果测量时间较长，难免环境条件发生变化，因此在进行重复性测量时，测量时间应尽可能短。
重复性与再现性研究(repeatability and reproducibility) 又名：R&R研究( R&R study)，量具R&R( gage R&,R)，测量系统分析『measurement system analysis, MSA) ?概述 重复性与再现性研究的分析对象是由仪器或量具组成的测量系统的变异。测量系统的变异是相对于观测过程的总变异而言的。重复性与再现性研究的主要目的是使测量的变异足够小，从而确保测量结果能反映真实的过程，因为如果测量变异过大，以致掩盖了过程变异，就不可能了解到产品是否符合要求或是否应该继续设法减小过程变异。 重复性与再现性研究的主要对象是两类变异：重复性——指使用相同仪器重复读数时产生的变异；再现性——由不同操作员做同样的测量工作时产生的变异。 ?适用场合 ·当使用仪器或设备进行测量时； ·在研究过程变异或过程能力之前； ·当要在几种测量方法中选择一种时； ·当要对测量方法、程序或培训进行测评或标准化时； ·当作为一个周期性持续改进的程序，保证改进过程保持统计受控时。 ?实施步骤 计划 1确定所要研究的零件或产品、测量过程和仪器。 2确定需要抽取的样本容量和获得样本的方法。通常抽取5～10个样品，如果不能始终保持样本的一致性，就要先找到在研究过程中将样本内变异最小化的方法。 3确定研究需要多少名操作员（执行测量工作的人）以及哪几个操作员，通常是1～3人。 4确定每名操作员要进行的实验次数（重复测量），通常2～3次。 5确定校准、测量以及分析的步骤。 测量 6校准测量仪器。 7确定抽样的随机次序。先由第一名操作员按照标准的操作步骤对所有的样品进行测量，记录结果。 8随机产生另一种抽样次序。和之前一样，让第二名操作员测量全部样品。不允许操作员看其他人的结果。不断重复，直到全部的操作员对所有的样品都测量了一次，此时称为完成了一轮实验。 9重复步骤7、8的工作直到计划的试验全部完成。不能让操作员看到样本容量以及之前的结果或者其他可能会透露测量结果的任何信息。 分析和改进 10分析数据。通常使用计算机软件处理计算，最常用的方法是极差-均值法和方差分析法( ANOV A)，后面会给出对这些方法的简单描述。分析的主要指标是： 重复性(设备变异EV)。反映同一名操作者使用同一测量设备重复测量同样的样品时测量结果的变异程度，通常用反映该变异程度的一个区间来表示(通常用99%)，同时，也可利用标准差来反映重复性变异。 再现性(测量者变异A V)。反映由不同操作员在测量同样的样品时产生的变异，也通常用反映该变异程度的一个区间来表示（通常用99%），同时，也可利用标准差来反映再现性变异。 重复性与再现性(R&R)。它是结合上述两种变异来估算测量系统变异大小的，同样也要给出其标准差（需要注意的是：它不是重复性和再现性大小的简单加和，因为标准差不具有加和性）。 11将测量变异与整个过程的变异相比较。最简单的方法是计算R&R变异在整个过程变异
问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale 是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale 是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？
各种测量方法 一、轴径 在单件小批生产中，中低精度轴径的实际尺寸通常用卡尺、千分尺、专用量表等普通计量器具进行检测；在大批量生产中，多用光滑极限量规判断轴的实际尺寸和形状误差是否合格；；高精度的轴径常用机械式测微仪、电动式测微仪或光学仪器进行比较测量，用立式光学计测量轴径是最常用的测量方法。 二、孔径 单件小批生产通常用卡尺、内径千分尺、内径规、内径摇表、内测卡规等普通量具、通用量仪；大批量生产多用光滑极限量规；高精度深孔和精密孔等的测量常用内径百分表（千分表）或卧式测长仪（也叫万能测长仪）测量，用小孔内视镜、反射内视镜等检测小孔径，用电子深度卡尺测量细孔（细孔专用）。 三、长度、厚度 长度尺寸一般用卡尺、千分尺、专用量表、测长仪、比测仪、高度仪、气动量仪等；厚度尺寸一般用塞尺、间隙片结合卡尺、千分尺、高度尺、量规；壁厚尺寸可使用超声波测厚仪或壁厚千分尺来检测管类、薄壁件等的厚度，用膜厚计、涂层测厚计检测刀片或其他零件涂镀层的厚度；用偏心检查器检测偏心距值，用半径规检测圆弧角半径值，
用螺距规检测螺距尺寸值，用孔距卡尺测量孔距尺寸。 四、表面粗糙度 借助放大镜、比较显微镜等用表面粗糙度比较样块直接进行比较；用光切显微镜（又称为双管显微镜测量用车、铣、刨等加工方法完成的金属平面或外圆表面；用干涉显微镜（如双光束干涉显微镜、多光束干涉显微镜）测量表面粗糙度要求高的表面；用电动轮廓仪可直接显示Ra0.025～6.3μm 的值；用某些塑性材料做成块状印模贴在大型笨重零件和难以用仪器直接测量或样板比较的表面（如深孔、盲孔、凹槽、内螺纹等）零件表面上，将零件表面轮廓印制印模上，然后对印模进行测量，得出粗糙度参数值（测得印模的表面粗糙度参数值比零件实际参数值要小，因此糙度测量结果需要凭经验进行修正）；用激光测微仪激光结合图谱法和激光光能法测量Ra0.01～0.32μm的表面粗糙度。 五、角度 1．相对测量：用角度量块直接检测精度高的工件；用直角尺检验直角；用多面棱体测量分度盘精密齿轮、涡轮等的分度误差。 2．直接测量：用角度仪、电子角度规测量角度量块、多面棱体、棱镜等具有反射面的工作角度；用光学分度头测量工件的圆周分度或；用样板、角尺、万能角度尺直接测量精度要求不高的角度零件。3．间接测量：常用的测量器具有正弦规、滚柱和钢球等，也可使用三坐标测量机。 4．小角度测量：测量器具有水平仪、自准直仪、激光小角度测量仪
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
1引言 在工程实际中，评定导轨直线度误差的方法常用两端点连线法和最小条件法。两端点连线法，是将误差曲线首尾相连，再通过曲线的最高和最低点，分别作两条平行于首尾相连的直线，两平行线间沿纵坐标测量的数值，通过数据处理后，即为导轨的直线度误差值;最小条件法，是将误差曲线的“高、高”(或“低、低”)两点相连，过低(高)点作一直线与之相平行，两平行线间沿纵标坐测量的数值，通过数据处理后，即为导轨的直线误差值。 最小条件法是仲裁性评定。两端点连线法不是仲裁性评定，只是在评定时简单方便，所以在生产实际中常采用，但有时会产生较大的误差。本文讨论这两种评定方法之间产生误差的极限值。 2误差曲线在首尾连线的同侧 测量某一型号液压滑台导轨的直线度误差，得到直线度误差曲线，如图1所示。由图可知，该误差曲线在其首尾连线的同侧。下面分别采用最小条件法和两端点连线法，评定该导轨直线度误差值。 (1)最小条件法评定直线度误差 根据最小条件法，图1曲线的首尾分别是低点1和低点2(低点1与坐标原点重合)，用直a1a1线相连，如图2所示。通过最高点3作a1a1直线的平行线a2a2。
在a1a1和a2a2两平行线包容的区域，沿y轴测量的数值，经数据处理，即为该导轨的直线度误差值
δ最小法。 (2)两端点连线法评定直线度误差 根据两端点连线法，图1曲线的首尾也分别是曲线的两端点1和2，如图3所示。将曲线端点1和端点2，用直线b1b1相连，再通过高点作b1b1的平行线b2b2。在b1b1和b2b2两平行线包容的区域，沿y轴测量的数值，经数据处理，即为该导轨的直线度误差值δ两端点。 (3)求解两种评定方法产生的误差极限 由于是对同一导轨误差曲线求解直线度误差，图2中的“低点1”、“低点2”和“高点3”分别对应图3中的“端点1”、“端点2”和“高点3”，即直线 a1a1与直线b1b1重合，直线a2a2与直线b2b2重合，因此两种评定方法产生的误差值为零
常用的数据统计方法 一、集中趋势分析 集中趋势反映一组资料中各数据所具有的共同特征，如资料中各数据聚集的位置或者一组数据的中心点等，可以是算术平均数、中位数、众数等。 ?算术平均数 算术平均数也可以称作均值，是数据集中趋势的最主要测度量。 （1）简单算术平均数。简单算术平均数的计算公式如下：（P2） ∑ = 求和符号 X = 每一变量 N = 样本量 例 1：已知某组织五类主要职工的月收入分别是 4000 、 5000 、 6000 、 10000 和15000 元，求这五类职工的平均月收入。 解： （元） 以上大小不等五个数值的月收入水平相互抵消的结果反映的该组织职工公众的平均月收入水平。从数据分布来看各个数据围绕 8000 元上下分布，算术平均数就是该组数据的中心值，反映了该组数据的集中趋势。 （2）加权算术平均数 如果是根据分组资料计算算术平均数，由于分组资料中每个数值出现的次数不同，所以要用次数做权数计算加权算术平均数。计算公式如下：
F = 权数（每一变量的次数或频率） ∑ F = N = 样本量 例 2：某组织有月收入 3000 元的公众 50 人， 5000 的 30 人， 7000 的 10 人，10000 的 8 人， 15000 的 2 人，求该组公众的平均月收入。 解： =480000/100=4800 （元） 可见该组公众的平均月收入不简单地等于（3000+5000+7000+10000+15000） /5 。从加权算术平均数的计算公式以及上例的计算过程及结果来看，算术平均数大小不仅受到各组变量数值大小的影响，而且还受各组变量权数大小的影响。 例 3：某组织公众周工资水平整理成分组资料如下表，试计算该组织公众周收入的平均值。 按工资分组工人数组中值 F M 100～200 10 150 200～300 30 250 300～400 40 350 400～500 20 450 合计 100 — 解：
全站仪测量计算方法 1、水平角计算 [（目标点盘右读书－后视点盘右读书）+目标点盘左读数]÷2=测点水平角αβγ 注：①若α-β为负，则加360° ②若计算出的水平角有小数点，则“偶舍奇进” 如：α-β=205°11′54″γ=205°11′55″ （α-β）+γ/2=205°12′4.5″→取205°12′4″ α-β=179°55′15″γ=179°55′16″ （α-β）+γ/2=179°55′15.5″→取179°55′16″ 2、方位角计算 已知A-B的方位角，测站B上观测的左角（即B的水平角），则B-C的方位角推算公式如下： B-C的方位角=A-B的方位角+测站B的左角 其中，难点在于计算时加减180°的判断，其判断流程如下： （1）（A-B的方位角+测站B的左角）结果是否小于180°？ ①是结果小于180°：则B-C的方位角=A-B的方位角+测站B处的左角+180° ②否结果大于180°：这有两种情况：即（A-B的方位角+测站B的左角-180°）结果是否大于360°？ a、是结果大于360°：则B-C的方位角=A-B的方位角+测站B的左角 -180°-360° b、否结果小于360°：则B-C的方位角= A-B的方位角+测站B的左角 -180° 3、坐标增量的计算 横坐标增量△X=cosα×s 纵坐标增量△Y=sinα×s （其中：α为所对应点的方位角，S为所测出的平距） 4、高差（△h）的计算 上山： （注：α为垂直角，L为斜距，i为棱镜点上高，i1为仪器点上高，M为棱镜下高，M1为仪器点下高，所测出的高差为h。） 顶：△h=sinα×L+i-i1△h=h+i-i1
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
量具重复性与再现性分析：GR&R 是用来检定检测产品的人员是否具备识别产品特性的能力，正常的产品是否会误判，不正常的产品是否会漏判，也就是检定“检测系统是否正常”的一个工具。GR&R是研究重复性和再现性的，是计量型分析。 1．简称：重复性（EV）(equipment variance)设备偏差、（再现性AV）(appriser variance)人員偏差、产品偏差（PV）(products variance), 2．重复性（Repeatability）：重复性是用本方法在正常和正确操作情况下，由同一操作人员，在同一实验室内，使用同一仪器，并在短期内，对相同试样所作多个单次测试结果，在95％概率水平两个独立测试结果的最大差值。在中国仪器中当测量条件是在以下4个状况下实验时，相同的待测量的测量结果有一致性的称为重复性，4个条件如下：a、相同的测量环境b、相同的测量仪器及在相同的条件下使用c、相同的位置d、在短时间内的重复 3．再现性（Reproducibility）是指两个不同的实验室对同一物料进行测定两个分析结果接近的程度.再现性的值总是大于或等于重复性,因为再现性的测量结果把重复性引起的偏差考虑进去了。在很多实际工作中，最重要的再现性指由不同操作者、采用相同的方法、仪器，在相同的环境条件下，检测同一被测物的重复检测结果之间的一致性，即检测条件的改变只限于操作者的改变。也就是说别人用你说的方法和仪器也能做出同样的结果来，这就是试验的再现性。当然，这样的试验就叫做再现性实验。 4.测量结果的重复性：是指“在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性”。上述定义中的“一致性”是定量的，可以用重复性条件下对同一量进行多次测量所得结果的分散性来表示。而表示测量结果分散性的量，最为常用的是实验标准。重复性条件。质言之，就是在尽量相同的条件下，包括程序、人员、仪器、环境等，以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。这里的“短时间”可理解为:保证前四个条件相同或保持不变的时间段，它主要取决于人员的素质、仪器的性能以及对各种影响量的监控。从数理统计和数据处理的角度来看，在这段时间内测量应处于统计控制状态，即符合统计规律的随机状态。通俗地说，它是测量处于正常状态的时间间隔。重复观测中的变动性，正是由于各种影响量不能完全保持恒定而引起的。重复性标准差有时也称为组内标准差。 5．活动介绍：1）每个作业员检测二次，每次检验产品50PCS，50PCS中混有不合格品也有合格品，检验员需在同一次内发现该次的不良品，不良品数不定。不良项目在日常不良中可以发现的，为常见的不良现象。2）评价员会先前对合格的产品混入不良品，且此不良品会作好相应标识，作业员在检查过程中在正常检验的情况下需发现该不良，且不良项目与评价员为一致。示为达标，合格员。若未能发现相应的不良品，或发现的不良项目不能对应，或误判。需将检验员重新作合适相应的培训。3）此项测试为个人评价，作业员需独立完成，外部人员不得参与。6.量具重复性和再现性（GRR）的可接受准则是：a) 低于10%的误差—测量系统可以被接受；b) 10%至30%的误差—根据应用的重要性、量具成本、维修的费用等确定是否是可接受的；c) 大于30%的误差—测量系统需要改进；d) 过程能力被测量系统区分开的分级数（ndc）应该大于或等于5（取整数). 不确定度测量不确定度：是目前对于误差分析中的最新理解和阐述，以前用测量误差来表述，但两者具有完全不同的含义．现在更准确地定义为测量不确定度．是指测量获得的结果的不确定的程度． 不确定度的计算： 不确定度的值即为各项值距离平均值的最大距离。 例：有一列数。A1,A2, ... , An, 他们的平均值为A，则不确定度为：max{ |A - Ai|, i = 1, 2, ..., n}
房产测量的标准规范以及计算方法 1 范围 本标准规定了城镇房产测量内容与基本要求，适用于城市、建制镇的建成区和建成取以外的工矿企事业单位及其毗邻居民点的房产测量。其他地区的房地产测量亦可参照执行。 2 引用标准 下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。本标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。 GB/T 2260--1995 中华人民共和国行政区划代码 GB 6962--1986 1：500、1：1000、1：2000比例尺地形图航空摄影规范 GB/T 17986.2--2000 房产测量规范第二单元：房产图图式 CH 1003--1995 测绘产品质量评定标准 3 总则 3.1 房产测量的目的和内容 3.1.1 房产测量的目的。房产测量主要是采集和表述房屋和房屋用地的有关信息，为房产产权、产籍管理、房地产开发利用、交易、征收税费，以及城镇规划建设提供数据的资料。3.1.2 房产测量的基本内容。房产测量的基本内容包括：房产平面控制测量，房产调查，房产要素测量，房产图绘制，房产面积测算，变更测量，成果资料的检查与验收等。 3.1.3 房产测量的成果。房产测量成果包括：房产簿册，房产数据和房产图集。 3.2 房产测量的基本精度要求 3.2.1 房产测量的精度指标与限差。本标准以中误差作为评定精度的标准，以两倍中误差作为限差。 3.2.2 房产平面控制测量的基本精度要求。末级相邻基本控制点的相对点位中误差不超过±0.025m。 3.2.3 房产分幅平面图与房产要素测量的精度 3.2.3.1 模拟方法测绘的房产分幅平面图上的地物点，相邻于邻近控制点的点位中误差不超过图上±0.5mm。 3.2.3.2 利用已有的地籍图、地形图编绘房产分幅图时，地物点相对于邻近控制点的点位中误差不超过图上±0.6mm。 3.2.3.3 对全野外采集数据或野外解析测量等方法所测的房地产要素点和地物点，相对于邻近控制点的点位中误差不超过±0.05m。 3.2.3.4 采用已有坐标或已有图件，展绘成房产分幅图时，展绘中误差不超过图上±0.1mm。 3.2.4 房产界址点的精度要求。房产界址点（以下简称界址点）的精度分三级，各界址点相对于邻近控制点的点位误差和间距超过50m的相邻界址点的间距误差不超过表1的规定；间距未超过50m的界址点间的间距误差限差不应超过式（1）计算结果。 表1 界址点等级界址点相对于邻近控制点的点位误差相邻界址点的间距误差 限差中误差 一±0.04 ±0.02 二±0.10 ±0.05 三±0.20 ±0.10 ΔD=（±m j+0.02m jD) (1) 式中：m j——相应等级界址点的点位中误差，m;
国家《计量标准考核办法》规定了各级政府计量行政部门组织建立的社会公用计量标准部门、企业、事业单位建立的最高计量标准，必须经规定的政府计量行政部门主持考核合格后，方具有开展计量检定、进行量值传递资格的规定。在建立计量标准过程中，建标技术报告是对计量标准器及配套设备、环境条件、检定人员的水平是否达到国家检定系统表和计量检定规程规定技术指标的整体论证，所以说建标技术报告是建立计量标准的重要技术文件之一。而计量标准的测量重复性计量考核是撰写建标技术报告的必备条件之一。 《计量标准考核规范》明确提出了计量标准的测量重复性与稳定性考核及计量标准器在两次鉴定周期之间进行。 １、 计量标准测量重复性考核计量标准的测量重复性是指在重复性条件下，用该计量标准测量一种稳定的被测对象时，所得到的观测值的试验标准差ｓ（ｙ）。重复性条件包括测量程序、人员、仪器、环境等。 为确保所得到的实验标准差ｓ具有足够的可靠性，重复测量ｎ次，ｎ应满足大于１０的要求。 ２、 测量重复性实验标准差的判定（１）测量重复性不大于测量不确定度评定中所采用的重复性数据。 （２）若测量不确定度评定中无相应数据，应小于测量结果的合成标准不确定度。 例如以型号为ＡＧＴ—１０的案秤为例，取最大称量点１０ｋｇ做标准不确定度的测量重复性所引起的标准不确定度分项的评定。 用固定砝码在重复性条件下对秤进行１０次连续测量，得到测量列（１０．０００，１０．０００，１０．０００，１０．００１，１０．０ ０２，１０．００２，１０．０００，１０．００１，１０．０００，１０．０００）ｋｇ 平均值为１．０００６ｋｇ单次试验标准差ｓ＝０．８４ｇ 任取３台同类型的秤，对每一台秤在１０ｋｇ称量点处进行３组测量，每组测量均在重复性条件下连续测量１０次，共得９组测量列，每组测量列分别计算，得到９个单次实验标准差如下表所示： 表１ｍ组实验标准差计算结果 合并样本标准差＝０．８９ 在实际测量中，每次测量重复性为３次，该结果的测量不确定度为０．５１ｇ ３、 计量标准测量重复性考核记录格式在对计量标准进行测量重复性实验时，要求考核试验人员做好所选择的被测对象、实验依据、重复测量ｎ次的观测数据、试验人员、环境条件等有关信息的原始纪录，并把该原始记录作为《计量标准测量重复性考核记录》的附件予以存档，做出测量重复性是否符合要求的判断结论。 （作者单位：沈阳计量测试院） 计量标准的测量重复性考核 文／顾众冯学年杨久萍 ２８ ２００８年１期 （上）技术论文 责任编辑张晓明
工程测量计算公式总 结
工程量计算 土建工程工程量计算规则公式汇总 平整场地: 建筑物场地厚度在±30cm以内的挖、填、运、找平. 1、平整场地计算规则 （1）清单规则：按设计图示尺寸以建筑物首层面积计算。 （2）定额规则：按设计图示尺寸以建筑物首层面积计算。 2、平整场地计算方法 （1）清单规则的平整场地面积：清单规则的平整场地面积＝首层建筑面积 （2）定额规则的平整场地面积：定额规则的平整场地面积＝首层建筑面积 3、注意事项 （1）、有的地区定额规则的平整场地面积：按外墙外皮线外放2米计算。计算时按外墙外边线外放2米的图形分块计算，然后与底层建筑面积合并计算；或者按“外放2米的中心线×2=外放2米面积” 与底层建筑面积合并计算。这样的话计算时会出现如下难点： ①、划分块比较麻烦，弧线部分不好处理，容易出现误差。 ②、2米的中心线计算起来较麻烦，不好计算。 ③、外放2米后可能出现重叠部分，到底应该扣除多少不好计算。 （2）、清单环境下投标人报价时候可能需要根据现场的实际情况计算平整场地的工程量，每边外放的长度不一样。 大开挖土方 1、开挖土方计算规则
（1）、清单规则：挖基础土方按设计图示尺寸以基础垫层底面积乘挖土深度计算。 （2）、定额规则：人工或机械挖土方的体积应按槽底面积乘以挖土深度计算。槽底面积应以槽底的长乘以槽底的宽，槽底长和宽是指混凝土垫层外边线加工作面，如有排水沟者应算至排水沟外边线。排水沟的体积应纳入总土方量内。当需要放坡时，应将放坡的土方量合并于总土方量中。 2、开挖土方计算方法 （1）、清单规则： ①、计算挖土方底面积： 方法一、利用底层的建筑面积+外墙外皮到垫层外皮的面积。外墙外边线到垫层外边线的面积计算（按外墙外边线外放图形分块计算或者按“外放图形的中心线×外放长度”计算。） 方法二、分块计算垫层外边线的面积（同分块计算建筑面积）。 ②、计算挖土方的体积：土方体积＝挖土方的底面积*挖土深度。 （2）、定额规则： ①、利用棱台体积公式计算挖土方的上下底面积。 V=1/6×H×(S上+ 4×S中+ S下)计算土方体积（其中，S上为上底面积，S中为中截面面积，S下为下底面面积）。如下图 S下＝底层的建筑面积+外墙外皮到挖土底边线的面积（包括工作面、排水沟、放坡等）。 用同样的方法计算S中和S下 3、挖土方计算的难点 ⑴、计算挖土方上中下底面积时候需要计算“各自边线到外墙外边线图”部分的
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
工程测量计算公式总结 土建工程工程量计算规则公式汇总平整场地: 建筑物场地厚度在30cm以内的挖、填、运、找平、1、平整场地计算规则（1）清单规则：按设计图示尺寸以建筑物首层面积计算。（2）定额规则：按设计图示尺寸以建筑物首层面积计算。 2、平整场地计算方法（1）清单规则的平整场地面积：清单规则的平整场地面积＝首层建筑面积（2）定额规则的平整场地面积：定额规则的平整场地面积＝首层建筑面积 3、注意事项（1）、有的地区定额规则的平整场地面积：按外墙外皮线外放2米计算。计算时按外墙外边线外放2米的图形分块计算，然后与底层建筑面积合并计算；或者按“外放2米的中心线2=外放2米面积” 与底层建筑面积合并计算。这样的话计算时会出现如下难点：①、划分块比较麻烦，弧线部分不好处理，容易出现误差。②、2米的中心线计算起来较麻烦，不好计算。③、外放2米后可能出现重叠部分，到底应该扣除多少不好计算。（2）、清单环境下投标人报价时候可能需要根据现场的实际情况计算平整场地的工程量，每边外放的长度不一样。大开挖土方 1、开挖土方计算规则（1）、清单规则：挖基础土方按设计图示尺寸以基础垫层底面积乘挖土深度计算。（2）、定额规则：人工或机械挖土方的体积应按槽底面积乘以挖土深度计算。槽底
面积应以槽底的长乘以槽底的宽，槽底长和宽是指混凝土垫层外边线加工作面，如有排水沟者应算至排水沟外边线。排水沟的体积应纳入总土方量内。当需要放坡时，应将放坡的土方量合并于总土方量中。 2、开挖土方计算方法（1）、清单规则：①、计算挖土方底面积：方法 一、利用底层的建筑面积+外墙外皮到垫层外皮的面积。外墙外边线到垫层外边线的面积计算（按外墙外边线外放图形分块计算或者按“外放图形的中心线外放长度”计算。）方法 二、分块计算垫层外边线的面积（同分块计算建筑面积）。 ②、计算挖土方的体积：土方体积＝挖土方的底面积*挖土深度。（2）、定额规则：①、利用棱台体积公式计算挖土方的上下底面积。V=1/6H(S上+4S中+ S下)计算土方体积（其中，S上为上底面积，S中为中截面面积，S下为下底面面积）。如下图S下＝底层的建筑面积+外墙外皮到挖土底边线的面积（包括工作面、排水沟、放坡等）。用同样的方法计算S中和S下 3、挖土方计算的难点⑴、计算挖土方上中下底面积时候需要计算“各自边线到外墙外边线图”部分的中心线，中心线计算起来比较麻烦（同平整场地）。⑵、中截面面积不好计算。⑶、重叠地方不好处理（同平整场地）。⑷、如果出现某些边放坡系数不一致，难以处理。
高速公路的一些线路计算 一、缓和曲线上的点坐标计算 已知：①缓和曲线上任一点离ZH 点的长度：l ②圆曲线的半径：R ③缓和曲线的长度：l 0 ④转向角系数：K(1或－1) ⑤过ZH 点的切线方位角：α ⑥点ZH 的坐标：x Z ，y Z 计算过程： y y ⑼y x x ⑻x αSsin y ⑺αScos x ⑹90 ααα⑸y x ⑷S 180n x y arctg α⑶l 3456R l l 40R l l y ⑵)K R 336l l 6Rl l (x ⑴Z 1Z 11111012 0200 040 49202503307 03 0+=+===-+=+=?+=+-=-= 说明：当曲线为左转向时，K=1，为右转向时，K=-1， 公式中n 的取值如下： ?? ? ??=<?? ? ??=>>1n 0y 0x 1n 0y 0x 2n 0y 0x 0n 0y 0x 00000000 当计算第二缓和曲线上的点坐标时，则： l 为到点HZ 的长度 α为过点HZ 的切线方位角再加上180° K 值与计算第一缓和曲线时相反 x Z ，y Z 为点HZ 的坐标 切线角计算公式：2Rl l β0 2 =
二、圆曲线上的点坐标计算 已知：①圆曲线上任一点离ZH 点的长度：l ②圆曲线的半径：R ③缓和曲线的长度：l 0 ④转向角系数：K(1或－1) ⑤过ZH 点的切线方位角：α ⑥点ZH 的坐标：x Z ，y Z 计算过程： y y ⑿y x x ⑾x αSsin y ⑽αScos x ⑼90α αα⑻y x ⑺S 180n x y arctg α⑹m Rsinα'y ⑸p]K )cosα'[R(1x ⑷34560R l 240R l 2l ⑶m 2688R l 24R l ⑵p Rπ)l -90(2l ⑴α'Z 1Z 11111012 0200 0004 5 23003 40 200+=+===-+=+=?+=+=+-=+ -=- == 说明：当曲线为左转向时，K=1，为右转向时，K=-1， 公式中n 的取值如下： ?? ? ??=<?? ? ??=>>1n 0y 0x 1n 0y 0x 2n 0y 0x 0n 0y 0x 00000000 当只知道HZ 点的坐标时，则： l 为到点HZ 的长度 α为过点HZ 的切线方位角再加上180° K 值与知道ZH 点坐标时相反 x Z ，y Z 为点HZ 的坐标
第一节统计数据的位置特征 统计数据的位置特征是对一组统计数据集中趋势和平均水平的度量，通常将位置特征的度量称为平均指标。 常用来表述统计数据位置特征的平均指标有两类：数值平均数和位置平均数。 数值平均数主要有算数平均数、调和平均数和几何平均数。 位置平均数主要有中位数和众数。 分析、研究一组统计数据的集中趋势，就是寻找该组数据一般水平的代表值。 一、数值平均数 数值平均数是全部数据的平均值。主要有三种形式：算术平均数、调和平均数和几何平均数。 （一）算术平均数 算术平均数是对一组数据中心位置的度量。可分为简单算术平均数和加权算术平均数两种。 1.简单算术平均数 适用未分组数据，计算公式为： (3.1)
式中，（或）—简单算数平均数； —第项的数据值； —数据的项数。 例3.1假设某商场200名职工月销售额的统计资料如表３.1所示，试求该商场200名职工月平均销售额。 解根据表中资料，200名职工月平均销售额为：
2.加权算数平均数 适用未分组数据，计算公式为： (3.2) 式中，（或）—加权算术平均数； —第组的数据值或组中值； —第组的数据值或组中值出现的次数； —分组的组数。 例3.2将表３.1的某商场200名职工月销售额的统计资料编制成表3.2的分组资料形式。 表3.2 200名职工月销售额的分组资料 单位：万元
解根据表3.2中资料，按分组资料估计200名职工月平均销售额应采用加权算 术平均数方法，计算过程列表如下： 单位：万元 于是，200名职工月平均销售额为： （二）调和平均数 调和平均数又称“倒数平均数”，它是数据倒数的算术平均数的倒数。当在实际工作中所采集的数据不能直接应用算术平均数的计算公式时，可利用调和平均数来度量一组数据的中心位置。 1.简单调和平均数 适用未分组数据，计算公式为：