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竞争分析的六种工具竞争在商业世界里是永恒的话题，面对激烈的市场竞争，企业需要了解竞争对手的情况，寻找自身在市场中的优势和劣势，以便制定合适的营销策略。
竞争分析是了解市场竞争的重要手段，它可以帮助企业深入了解对手的思路、优势、弱点，协助企业精准定位自己的品牌，并找出自己更好的行业和市场机会。
本文将介绍六种竞争分析的工具，它们是：一、SWOT分析SWOT分析是竞争分析中最基本且最常用的工具之一，SWOT全称Strengths、Weaknesses、Opportunities和Threats，中文意为优势、劣势、机会和威胁。
SWOT分析是通过对企业内外部环境的评估，对企业的竞争地位进行评测，它可以帮助企业改进和创新，保持与时俱进的竞争优势。
二、五力模型五力模型是由麦肯锡咨询公司的波特教授于1980年提出的一种竞争分析工具，该模型通过对五个因素的评估来分析企业所处的竞争环境。
这五个因素分别是：行业竞争者、新进入者、顾客、供应商和替代品，这些因素将会影响到企业的竞争地位和盈利能力。
五力模型是一种比较系统化的竞争分析工具，可以帮助企业更好地认识自己所处的市场环境以及竞争对手的策略和动向。
三、成本效益分析成本效益分析是一种定量分析工具，它通过比较不同产品的成本、效益和利润率等因素，来寻找最优解。
对于企业来说，成本效益分析可以帮助他们评估自己的生产成本和销售价格，并确定最适宜的经营策略。
成本效益分析还可以辅助企业评估产品的竞争地位，是否应该进行价格上调或者下调等。
四、市场调查市场调查是一种竞争分析的重要手段，通过收集和分析市场上的数据来了解客户需求、竞争对手的情况等。
市场调查可以帮助企业了解市场中的发展趋势、产品的消费者群体、消费习惯以及对手的市场策略等，协助企业进行产品创新和市场营销。
五、定位分析定位分析是通过对企业产品的差异化、特点和市场优势的评估，来确定自身的品牌形象和地位。
定位分析可以帮助企业定位自己的产品和品牌形象，并将其与竞争对手区分开来，从而树立自己的市场声誉和品牌形象。
三种风速威布尔分布参数算法的比较徐卫民, 孔新红,桂保玉(江西省气象科学研究所,江西南昌 330046摘要:介绍计算威尔分布参数的累积分布函数拟合法、平均风速和标准差估计法和平均风速和最大风速估计等三种算法,并应用此算法计算了都阳气象站的风速威布尔分布参数。
根据分布参数拟合了都阳县气象站的三种风速概率分布,将拟合的风速概率分布与同期的风速实际频率分布结果进行相关分析,依据相关系数判断拟合效果的好坏。
通过比较得到了以下结论:平均风速和标准差估计法效果最好,累积分布函数拟合法次之,由于最大风速变化比较随机,平均风速和最大风速估计法效果波动最大,整体效果差。
通过多年最大风速的平均数与平均风速计算,能减少最大风速抽样的随机性误差,结果更具代表性。
关键词:风速;分布规律;威布尔;比较0 引言近年来,我国并网运行的大中型风力发电厂建设逐渐纳入有计划、规范化发展的轨道。
鄱阳湖风力发电站建设项目已经纳人江西省“十一五”规划重大建设项目中。
为此,有必要开展风能分析及风电场设计等方面的研究工作。
威布尔(Weibull分布双参数曲线,是一种形式简单且又能较好拟合实际风速分布的概率模型,只要给定了威布尔分布参数 k 和 c ,风速的分布形式便给定了, 而毋需逐一查阅和统计所有的风速观测资料, 可方便地求得平均风能密度、有效风能密度、风能可利用小时数, 给实际使用带来许多方便[1-3], 使得威布尔分布概率模型在风能分析及风电场设计过程中得到了广泛的应用。
但是威布尔分布参数有许多算法,因此采用哪种算法进行计算更能使拟合接近真实值, 是值得讨论的问题。
本文通过收集都阳气象站的风速数据, 对计算 Weibull 参数的三种常用的算法进行了比较,得出了一些有益的结论。
1 估算参数 k 和 c 的方法介绍 [4-7]威布尔分布单峰的,两参数的分布函数簇。
其概率密度函数可表达为⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−k k c x c x c k x P (exp ( (1 (1 式中:k 和 c 为威布尔分布的两个参数, k 称作形状参数, c 称作尺度参数。
第1章威布尔分析1.1 引言：在所有可用的可靠性计算的分布当中，威布尔分布是唯一可用于工程领域的。
在1937，Waloddi Weibull教授（1887－1979）创造性的提出了该种分布，它是用于失效数据分析分布中应用最广泛的分布之一，也用于寿命数据分析，因为系统或部件的寿命周期的测量也需要分析。
一位瑞典的工程师和一位数学家潜心研究冶金的失效，威布尔教授曾指出正态分布要求冶金的初始强度服从正态分布，而情况并非如此。
他还指出对于功能需求可以包含各种分布，其中包括正态分布。
1951年他发表了代表作，“一个具有广泛适用性的统计分布函数”，威布尔教授声称寿命数据可以从威布尔分布族中选择最恰当的分布，然后用合适的参数进行合理准确的失效分析。
他列举七种不同的情况来证明威布尔分布可顺利用于很多问题的分析。
对威布尔分布的最初反应是普遍诊断它太过完美以致于不真实。
尽管如此，失效数据分析领域的先驱们还是开始应用并不断改进，直到1975年，美国空军才认可了它的优点并资助了威布尔教授的研究。
今天，威布尔分析涉及图表形式的概率分析以找出对于一个给定失效模式下最能代表一批寿命数据的分布。
尽管威布尔分布在检测寿命数据以确定最合适的分布方面在世界范围内处于领先位置，但其它分布也会偶尔用于寿命数据分析包括指数分布，对数正态分布，正态分布，寿命数据有了对应的统计学分布，威布尔分析对预计产品寿命做了准备。
这种具代表性的样本分布用来估计产品的重要寿命特征，如可靠性，某一时刻的失效率，产品的平均寿命及失效率。
1.1.1威布尔分析的优点：威布尔分析广泛用于研究机械、化工、电气、电子、材料的失效，甚至人体疫病。
威布尔分析最主要的优点在于它的功能：⏹提供比较准确的失效分析和小数据样本的失效预测，对出现的问题尽早的制订解决方案。
⏹为单个失效模式提供简单而有用的图表，使数据在不充足时，仍易于理解。
⏹描述分布状态的形状可很好的选择相应的分布。
⏹提供基于威布尔概率图的斜率的物理失效的线索。
行业市场竞争分析工具常用的行业市场竞争分析工具介绍在如今充满激烈竞争的商业环境中，了解和掌握行业市场竞争的情况对企业的发展至关重要。
为了更好地分析和评估市场竞争，有许多行业市场竞争分析工具被广泛运用。
本文将介绍几种常用的行业市场竞争分析工具，帮助企业了解市场竞争并制定相应的竞争策略。
一、SWOT分析(SWOT Analysis)SWOT分析是一种常用的行业市场竞争分析工具，用于评估企业的优势、劣势、机会和威胁。
通过对内外部环境的分析，SWOT分析可以帮助企业识别自身的优势和劣势，抓住市场的机会并应对可能的威胁。
通过对竞争对手的SWOT分析，企业可以了解竞争对手的核心竞争力和潜在威胁，并制定相应的应对策略。
二、五力模型(Five Forces Model)五力模型是由波特（Michael Porter）提出的一种行业竞争分析工具。
该模型从竞争对手、供应商、买家、替代品和新进入者等五个方面，全面地评估了一个行业的竞争潜力和竞争程度。
通过对这五个因素的评估，企业可以了解行业内的竞争格局，预测市场的变化，制定相应的竞争策略。
三、PESTEL分析(PESTEL Analysis)PESTEL分析是对宏观环境的评估工具。
该分析方法从政治、经济、社会、技术、环境和法律等六个方面，评估了行业的宏观环境因素对竞争的影响。
通过PESTEL分析，企业可以了解行业的宏观环境趋势，评估利益相关者的需求和期望，为未来的发展制定合适的战略。
四、市场份额分析(Market Share Analysis)市场份额分析是一种用于评估企业与竞争对手之间市场地位的工具。
通过分析企业的市场份额，以及竞争对手的市场份额，企业可以了解自身在市场上的竞争地位，评估自身的竞争力，为提高市场份额制定相应的策略。
五、价值链分析(Value Chain Analysis)价值链分析是一种评估企业内部价值创造过程的工具，可以帮助企业了解自身的核心竞争优势。
各种估计总体标准差方法的误差分析和比较研究（上）[摘要]本文全面地介绍了估计总体标准差的7种主要统计方法：贝塞尔公式法（最为常用）、彼得斯公式法、极差法、最大误差法、最大残差法、较差法和最大方差法。
系统地研究了各种估计总体标准差统计方法的由来和原理，严谨地推导出了其标准差系数的计算公式。
根据标准差系数大小所反映出的测量精密度高低可分析比较出各种估计总体标准差统计方法的优劣及其适用范围。
[关键词]总体标准差；参数估计；无偏估计；系统误差；随机误差；综合误差；测量不确定度；自由度；标准差系数1 引言在科学实验中，测量可分为常量测量和变量测量两大类。
物理量的变化量远小于测量仪器误差范围的测量称为常量测量（又称经典测量、基础测量），其核心理论是误差理论[1-3]，误差理论的基本单元是误差元（测量值减真值）。
测量仪器误差范围远小于物理量的变化量的测量称为变量测量（又称统计测量），其核心理论是数理统计理论（概率论是其理论基础），数理统计理论的基本单元是偏差元（又称离差元，测量值减数学期望）。
标准差（standard deviation，又称标准偏差、均方差，其英文缩写词为SD，此术语1893年由卡尔·皮尔逊首创）是用来衡量一组测量数据的离散程度的统计量，它反映了随机变量的取值与其数学期望的偏离程度。
经典测量学只能处理常量测量问题，而当今频域界的频率稳定度测量（常用阿伦方差表示）则属于变量测量。
等精度测量（equally accurate measurement）是指在测量条件（包括测量仪器的准确度、观测者的技术水平、环境条件影响及测量方法等）不变的情况下，对某一被测物理量所进行多次测量的一种方法。
在实际测量工作中，由相同设备、相同人员、相同环境和相同方法所获得的各测量值可视为是等精度测量值。
文献[4]介绍了流量计量中的计量学基本原则——等精度传递理论。
在测量实践中，有时为了获得准确度更高的测量结果，往往要求在不同的测量环境条件下，使用不同的测量仪器，选用不同的测量者和不同的测量次数，采用不同的测量方法进行对比测量，这种测量方法称为不等精度测量（unequally accurate measurement）。
国际电工委员会威布尔分析前言1）国际电工委员会（IEC）是一个由各国家电工委员会（IEC国家委员会）组成的世界性标准化组织。
IEC的宗旨是为了促进电气和电子领域所有关于标准化问题的国际合作。
为此，除了其他活动，IEC还公布了国际标准、技术规范、技术报告、公共可用规范（PAS）和指南（以下简称“IEC刊物”）。
其筹备委托给技术委员会；任何对涉及的主题感兴趣的IEC国家委员会可参与标准的制定工作。
与IEC联络的国际、政府和非政府组织也可参与标准的制定工作。
IEC 与ISO （国际标准化组织）两个组织在协商一致的条件下展开密切合作。
2）因为IEC的各个技术委员会来自所有感兴趣的国家委员会，所以IEC有关技术问题的正式决定或协议最可能地代表了相关问题的国际大多数人的观点。
3）IEC刊物以建议书的形式供国际使用并被IEC国家委员会所接受。
同时作出一切合理的努力来确保IEC刊物技术内容的准确性，IEC不就最终用户对该等刊物的使用方式或任何曲解负责。
4）为促进国际一致性，IEC国家委员会承担了在其国家和地区刊物上最大程度地应用IEC刊物的责任。
任何与IEC刊物有分歧的国家或地区刊物都应在后者中明确说明。
5）IEC提供一个无标记得程序来表明它的决议，也不能为任何声称符合IEC刊物要求的设备负责。
6）所有用户应确保得到该刊物的最新版本。
7）IEC或其主管、职员、雇员或代理商（包括技术委员会和IEC国家委员会的专家及其成员）不对任何人身伤害、财产损坏或其他任何性质的损害以及因使用或依赖IEC刊物或任何其他IEC刊物而招致的成本（包括律师费）和费用承担责任，无论是直接的还是间接的。
8）注意本刊引用的标准参考书目，参考刊物的使用对本刊物的正确应用必不可少。
9）请注意：IEC刊物的一些内容可能涉及专利权主题。
IEC不应对确定任何或所有该等专利权负责。
国际标准IEC 62506已由技术委员会（TC56）编制：该标准的案文基于下列文件：关于该标准的审批表决的全部资料可以在上述表格注明的表决报告中找到。
威布尔分析工具的数据分析能力对比分析
黄进永
摘要：本文选取不同类型的数据（包括完全故障数据、右删失数据），不同分布类型，对PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块、Minitab的可靠性数据分析模块等威布尔分析相关工具的数据分析能力进行对比分析。
根据对比分析结果可知，上述三个软件工具的计算能力相差不大，使用极大似然法、最小二乘法等方法计算得到的结果基本一致，可以满足工程要求。
但是，从可靠性工程应用方便性角度来看，PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块更切合。
1、分析案例1：完全失效数据+威布尔分布
某产品可靠性试验的故障数据如下：16，34，53，75，93，120，单位是小时。
现选择威布尔分布作为拟合的分布类型，计算方法分别选择极大似然法、最小二乘法，置信度取0.9（双侧），分别使用PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块、Minitab的可靠性数据分析模块对上述数据进行计算。
计算结果如下表所示。
结果分析：选择极大似然法时，三个工具计算得到的形状参数β、尺度参数η基本一致，误差<0.01%。
选择最小二乘法时，PosVim平台的威布尔分析模块与Weibull++模块计算结果一致，与Minitab的计算结果误差也<0.01%，可满足工程要求。
图1 PosVim的案例1计算结果（极大似然）
图2 PosVim的案例1计算结果（最小二乘法）
图3 Minitab的案例1计算结果（极大似然法）
图4 Minitab的案例1计算结果（最小二乘法）
图5 Weibull++的案例1计算结果（极大似然法）
2、分析案例2：删失数据+威布尔
某风扇系统可靠性试验数据如下表所示。
一共70个试验数据记录，其中标记+的为删失数据（即试验结束时，产品尚未失效）。
现选择威布尔分布、0.95置信度（双侧），极大似然法，分别使用PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块、Minitab的可靠性数据分析模块进行计算。
计算结果如下表所示。
结果分析：选择极大似然法时，三个工具计算得到的形状参数β、尺度参数η基本一致，误差<0.01%。
表3 案例2计算结果对比（极大似然法）
图6 PosVim的案例2计算结果（极大似然法）
图7 Minitab的案例2计算结果（极大似然法）
3、分析案例3：完全失效数据+指数分布
某产品开展可靠性试验后，得到的故障数据如下：7、12、19、29、41、67。
现选择指数分布、0.90置信度（双侧），分别使用极大似然法、最小二乘法，分别使用PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块、Minitab的可靠性数据分析模块进行计算。
计算结果如下表所示。
结果分析：选择极大似然法时，三个工具计算得到的失效率、均值基本一致，误差<0.01%。
PosVim平台的威布尔分析模块的计算结果与Weibull++模块的计算结果一致。
表4 案例3计算结果对比（极大似然法）
图8 PosVim的案例3计算结果（极大似然）
图9 Minitab的案例3计算结果（极大似然）
图10 PosVim的案例3计算结果（最小二乘法）
图11 Minitab的案例3计算结果（最小二乘法）
4、分析案例4：某公司的产品测试数据分析
本文作者受某公司委托，对该公司的某产品（YY-CC）试验数据进行分析，并计算其B10寿命。
该产品的15个样本分别进行300次循环测试，测试过程中
测量产品的阻值是否超标，如果阻值超标即认为该产品失效。
该产品的测试结果如下：300+、239、300+、288、137、300+、258、175、300+、207、102、153、276、279、300+。
标记300+的数据表示300次循环测试结束后，样品尚未失效。
现选择威布尔分布、0.90置信度（双侧），分别使用极大似然法、最小二乘法，分别使用PosVim平台的威布尔分析模块、Minitab的可靠性数据分析模块进行计算。
计算结果如下表所示。
结果分析：选择极大似然法、最小二乘法时，PosVim平台的威布尔分析模块、Minitab的可靠性数据分析模块计算得到的形状参数、尺度参数基本一致，误差<0.01%。
图12 PosVim的案例4计算结果（极大似然-分布拟合）
图14 PosVim的案例4计算结果（极大似然-可靠性参数）
图15 Minitab的案例4计算结果（极大似然-分布拟合）
图16 PosVim的案例4计算结果（最小二乘法-分布拟合）
图16 PosVim的案例4计算结果（最小二乘法-可靠性参数）
图17 Minitab的案例4计算结果（最小二乘法）
5 结论
（1）通过上面4个案例的数据计算结果对比分析，PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块、Minitab的可靠性数据分析模块等威布尔分析相关工具的计算结果基本一致，计算结果误差<0.01%，满足工程精度要求。
（2）PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块与可靠性工程结合更为紧密，无论是计算方式、计算参数的设置，更为符合可靠性工程需求。
PosVim平台的威布尔分析模块、Reliasoft平台的Weibull++模块均可计算BX%寿命、可靠寿命、条件寿命（已知产品运行了T小时，计算其可靠度）等参数，也可以计算加速退化试验数据等。
