UCL计算公式表格
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对于无尘室或独立的隔间,若是取样点数小于10 (2到9),就必须进行至信上限分析。
基本有以下五步:一、计算房间内每一取样点的平均值,代表该点微粒量测值 (A)二、计算房间内所有取样点数据的平均值 (M)三、计算标准差值:先计算各取样点平均值与总平值差的平方之和,再除以取样点数与1的差,得出一个数值后再开平方就得出SD标准差值了。
四、计算标准误差:用标准差值除以取样点数开平方值就得出SE标准误差五、计算至信上限值(UCL):先计算标准误差与95%UCL值的积,再与房间微粒总平均值相加即得出该房间的至信上限。
UCL=开方((A1-M)2+(A2-M) 2 +(A n-M) 2/(n-1)*n)*系数+M取样点数 2 3 4 5 6 7 8 9 >995% UCL Factor 6.31 2.92 2.35 2.13 2.02 1.94 1.90 1.86 n/a依据中华人民共和国国家标准GB/T16292-1996(以下简称国标),对医药工业洁净区(假设一个洁净区是由一个或多个洁净室组成)空气中悬浮粒子计数器的测试要求是:一个洁净室采样点数应不少于2点,总采样次数应不少于5次,并且计算该洁净室的95%置信上限(UCL)。
在实际测试过程中,常会遇到室内环境不均匀、采样点少,致使UCL超标,而增加采样点UCL又能达到级别要求的情况,故笔者对悬浮粒子的计算方法进行了探讨。
1.存在的问题在测试时,根据实际面积及国标中的要求,对一个洁净室一般选2至3个采样点进行测试。
因此,就出现了下面所述的问题。
例:某一要求达到100000级的洁净室,面积约为15m2在离地0.8m的层面上取2个采样点分别为P1、P2和取3个采样点分别为P1、P2、P3,在静态条件下测得结果见表1,并计算UCL。
表1 某一洁净室采样点的测试情况(个/2.83L)及计算结果注:表中括号内为取3点即P1、P1、P1时的UCL值由表1可知,取2个采样点即P1、P2时,≥5um的悬浮粒子数的UCL超过了级别界限(20000个/ m3),不能达到100000级;而取3个采样点即P1、P2、P3时,≥5um的悬浮粉尘计的UCL又小于20000个/ m3,该洁净室即能达到100000级。
1 纽卡斯尔大学均分如何计算据立思辰留学360介绍,纽卡斯尔大学是位于澳大利亚新南威尔士州纽卡斯尔的公立大学。
在教育的研究方面为社区的发展做出了重大贡献,大学拥有一流的教学设备,大学的科研资金排名始终处于前十名。
纽卡斯尔大学的留学平均分计算方法是:第一步:首先算出你所有专业课的加权平均分;加权平均分计算公式:加权平局分=(∑功课k*功课学分)÷总学分第二步:澳洲学分绩点计算方式为:澳洲学分绩点=加权平均分*4÷100GPA与均分成绩换算方法:中国学校的分数设置一般是百分制或五分制,具体的折合方式视不同的美国大学的要求而有所不同,一般来讲,百分制中的90分以上可视为4分,80分以上为3分,70分以上为2分,60分以上为1分,五分制中的5分为4分,4分为3分,3分为2分,2分为1分。
提醒:澳洲每个大学的均分算法都不一样,你只是根据你的平均专业课成绩估计出个level,具体的都是学校算,他们根据你的学校,所学专业等占得比例,最后算出你的均分成绩,具体的医学校算的作为最后评定。
2 纽卡斯尔大学平均分入学要求纽卡斯尔大学按照专业不同,均分入学要求也不尽相同。
详情如下:本科入学要求:学术要求:国内完成大一,均分不低于75分,或完成纽卡斯尔大学预科学习语言要求:雅思6.5,单项不低于6 (部分专业有更高的语言要求)硕士入学要求:学术要求:国内完成本科学习,均分不低于75 (商科类硕士可以接受3年制专业毕业生)语言要求:雅思6.5,单项不低于6(部分专业有更高的语言要求)3 纽卡斯尔大学如何申请及影响拿到offer的因素纽卡斯尔大学如何申请:第一步:选择适合自己的专业第二步:根据平均分估算出自己是否达到所选专业要求第三步:申请材料准备第四步:申请递交第五步:等待offer拿到纽卡斯尔大学offer的影响因素有哪些?(1)申请时间点:可以提前申请,一般纽卡斯尔大学都是2月和7月份入学。
如果赶到高峰期申请的话,offer一定不会到得很快的。
lcc-s拓扑计算公式拓扑计算是计算机网络中的重要内容之一,可以帮助我们分析网络性能、优化网络结构、解决网络故障等问题。
其中,LCC-S拓扑计算公式是一种常用的拓扑计算方法之一,用于计算网络中节点的拓扑特性。
LCC-S(Local Clustering Coefficient - Serial)拓扑计算公式是用于计算节点的局部聚类系数(Local Clustering Coefficient)的一种计算方法。
局部聚类系数是度量网络中节点聚类程度的指标,表示节点的邻居节点之间形成闭合三元组(三个相连的节点)的概率。
LCC-S拓扑计算公式的基本思想是计算节点的度和节点邻居之间连边的数量之间的比值。
具体公式如下:LCC-S(v) = 2 * E(v) / (K(v) * (K(v) - 1))其中,LCC-S(v)表示节点v的局部聚类系数,E(v)表示节点v 邻居之间形成闭合三元组的数量,K(v)表示节点v的度(Degree)。
对于一个无向图,节点v的度K(v)表示与节点v相连边的数目。
节点v邻居之间形成的闭合三元组数量E(v)被定义为节点v的邻居节点之间相连边的数量。
LCC-S的计算过程如下:1. 对于网络中的每一个节点v,计算其度K(v)。
2. 对于节点v的每一个邻居节点u,计算其度K(u)。
3. 对于节点v的每一个邻居节点u,找出邻居节点u的所有邻居节点,计算u的邻居节点之间相连边的数量E(u)。
4. 对于节点v,根据公式LCC-S(v) = 2 * E(v) / (K(v) * (K(v) - 1))计算其局部聚类系数。
LCC-S拓扑计算公式可以帮助我们了解网络中各个节点的局部聚类特性。
在社交网络、互联网和生物网络等领域中,该公式被广泛应用于度量节点之间的关联程度以及网络中小世界现象等特性。
需要注意的是,LCC-S拓扑计算公式只能计算无向图中节点的局部聚类系数,对于有向图和带权图,需要使用其他公式进行拓扑计算。
boll布林线公式布林线是一种技术分析工具,主要用于辅助投资者识别市场的趋势和价格波动。
布林线的主要作用是帮助投资者识别股票的过度买卖,以及股票价格的相对强度,这可以帮助投资者确定是否应该买入或卖出特定的股票。
布林线的计算公式基于以下三个指标:1、中轨线(简称MA):中轨线是以某一段时间内的收盘价为基础的移动平均线。
移动平均线是指在一段时间内的平均值,例如,10天的移动平均线是指在过去10天的收盘价的平均值。
这条线提供了股价的平均值,反映了股价在一定时间内的变化趋势。
2、上轨线(简称UCL):上轨线是以中轨线为基础,再加上一个标准差,例如20天标准差,计算公式为UCL = MA + 2*(股价标准差)。
这条线提供了股价的高位压力区域,当股价上涨到该线以上时,投资者有可能会出现卖出股票的趋势。
3、下轨线(简称LCL):下轨线是以中轨线为基础,再减去一个标准差,例如20天标准差,计算公式为LCL = MA - 2*(股价标准差)。
这条线提供了股价的低位支撑区域,当股价下跌到该线以下时,投资者有可能会出现买入股票的趋势。
布林线的作用是,当股票价格接近上轨线时,表示股票价格已经上涨到相对较高的位置,此时投资者可以选择卖出;当股票价格接近下轨线时,表示股票价格已经下跌到相对较低的位置,此时投资者可以选择买入。
除此之外,布林线还可以用于识别价格的突破点。
当股票价格突破上轨线,表示股票价格上涨的趋势比较强,投资者可以选择买入;当股票价格突破下轨线,表示股票价格下跌的趋势比较强,投资者可以选择卖出。
总之,布林线可以帮助投资者识别市场的趋势和价格波动,从而制定合理的投资策略。
但是,投资者不能仅凭布林线进行投资决策,还需要考虑其他方面的因素,如企业业绩、市场环境、国家政策等。
只有将多种因素进行综合分析,才能制定稳健的投资策略。
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一、计量型 (6)Mean均值 (6)Max最大值 (7)Min最小值 (7)Range极差最大跨距 (7)MR移动极差 (7)StdDev标准差 (7)Sigma (7)UCL、CL、LCL上控制限、中心限、下控制限(计量型) (8)Cp过程能力指数 (9)Cmk机器能力指数 (9)Cr过程能力比值 (9)Cpl下限过程能力指数 (10)Cpu上限过程能力指数 (10)Cpk修正的过程能力指数 (10)k:偏移系数 (11)Pp过程性能指数 (11)Pr过程性能比值 (11)Ppu上限过程性能指数 (11)Ppl下限过程性能指数 (11)Ppk修正的过程性能指数 (11)Cpm目标能力指数 (11)Ppm目标过程性能指数 (12)Zu(Cap)规格上限Sigma水平 (12)Zl(Cap)规格下限Sigma水平 (12)Zu(Perf) (12)Zl(Perf) (12)Fpu(Cap)超出控制上限机率 (12)Fpl(Cap)超出控制下限机率 (12)Fp (Cap)超出控制界线的机率 (12)Fpu(Perf) (13)Fpl(Perf) (13)Fp (Perf) (13)Skewness偏度,对称度 (13)Kurtosis峰度 (13)二、计数型 (13)Mean均值 (14)Max (14)Min (15)Range极差 (15)StdDev标准差 (15)UCL、CL、LCL上控制限、中心限、下控制限(计件型、计点型) (15)三、DPMO (16)四、相关分析 (16)五、正态分布函数Normsdist(z) (17)六、综合能力指数分析 (19)一、计量型输入参数:x :参与计算的样本值ChartType :图形编号,1均值极差;2均值标准差;3单值移动极差;8直方图USL :规格上限 LSL :规格下限Target :目标值,在公式中简写为TMr_Range :移动跨距 σˆ:估计sigma 计算出:n :样本总数x:所有样本的平均值注意:1、 设置常量NOTV ALID=-99999,如统计量计算不出,则返回该常量Mean 均值nxMean ni i∑==1子组数中的所有均值(字段名叫取值)的总平均值Max 最大值maxX Max = 子组数中最大的均值Min 最小值minX Min = 子组数中最小的均值Range 极差 最大跨距minmax X X Range -=MR 移动极差in i X X MR -=+ 本子组取值与上一子组的差值绝对值StdDev 标准差1)(12--=∑=n Mean xStdDev ni i例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求Sigma1、 极差估计σˆ 2/d R =∧σ 2、 标准差估计σˆ4/ˆC S =σ当子组容量在25以内时可查表得到4C 的值,当子组容量大于25时可用公式:3*4)1(*44--=n n C3、 计算σ63.114)44()46()44()42(2222=--+-+-+-=StdDevnk m n k m x xmi i*,1)(12=--=∑=,则为个子组,每个子组容量σ4、组内波动σˆn k nx xki ik i nj i ij为个子组,每个子组容量,)1()(1112∑∑∑-==∧--=σUCL 、CL 、LCL 上控制限、中心限、下控制限(计量型)1、 均值-极差控制图(x - R )均值控制图 极差控制图UCL=R X 2A + UCL=R D 4LCL=R X 2A - LCL=),0(3R D MaxCL=X CL=R 其中:232d n A ⋅=23314d d D ⋅+=23313d d D ⋅-= 3是指控制标准差倍数 2、 均值-标准差控制图(x -S )均值控制图 标准差控制图UCL=S A X 3+ UCL=S B 4LCL=S A X 3- LCL=),0(3S B MaxCL=X CL=S 其中:)(334n C n A ⋅=)()(1314424n C n c B -⋅+=)()(1313424n C n c B -⋅-= 3是指控制标准差倍数3、 单值-移动极差控制图(X-Rs ) 单值控制图 极差控制图UCL=s R E X 2+ UCL=sR D4LCL=sR E X 2- LCL=),0(3sR D Max CL=X CL=sR其中:232d E =23314d d D ⋅+=23313d d D ⋅-= 3是指控制标准差倍数Cp 过程能力指数(短期)过程能力,即工序的能力(Process Capbility ,PC ),是指过程加工质量方面的能力。
b类不确定度的计算公式
1类不确定度
类不确定度是一个概率中常用的指标,它可以用于衡量类别判断的正确性。
它反应了在给定类别群中样本被正确分类的概率的大小。
类不确定度的计算公式如下:
Ucl=1-max(Pi2)
其中,Ucl表示类不确定度,max(Pi2)表示类别i的概率最大值,即某一类别在该类别群中概率最大所占比率。
2应用
类不确定度在机器学习和模式识别等多领域中有着广泛的应用,主要包括:
(1)用于评价分类器的表现:类不确定度可以用来衡量某一分类器的表现,误差率越低,表示分类器判别能力越佳。
(2)弱决策树的评价:类不确定度也可以用来衡量一个弱决策树的性能,同样,越低说明其判别能力越强。
(3)新数据的判断:经过计算得到的类不确定度可以用来衡量新数据属于某一类别的可能性,可以为新样本的分类提供依据。
类不确定度可以用来衡量分类器和决策树的能力,也可以用来衡量新数据属于某一类别的可能性,可以说是一个十分重要的指标。
OLL公式大集合几何部分:1.距离公式:两点之间的距离可以通过勾股定理计算,即d=√((x2-x1)²+(y2-y1)²)。
2. 直线方程:一条直线可以通过点斜式、截距式或一般式来表示。
点斜式方程为y - y1 = m(x - x1),其中m为斜率,(x1, y1)为直线上的一点。
截距式方程为y = mx + b,其中b为y轴截距。
一般式方程为Ax + By + C = 0。
3.圆的方程:圆可以通过圆心和半径来确定。
其标准方程为(x-a)²+(y-b)²=r²,其中(a,b)为圆心的坐标,r为半径。
微积分部分:1.导数公式:导数表示函数在其中一点上的变化率。
一些常见的导数公式包括常数函数导数为0、幂函数导数为幂次减1、指数函数导数为自身。
2.高阶导数公式:高阶导数表示函数的变化率随着自变量变化的速度的变化。
二阶导数表示一阶导数的变化率,可以用于判断函数的凹凸性。
3.积分公式:积分表示函数的面积或曲线长度。
一些常见的积分公式包括不定积分、定积分、换元积分法和分部积分法。
线性代数部分:1.行列式公式:行列式是矩阵的一个特征值,它表示矩阵的线性相关性和方程组的解的情况。
行列式的计算可以通过拉普拉斯展开、三角形数乘法或线性组合法等方法。
2.矩阵运算公式:矩阵是数学中的一个重要概念,它可以用于表示线性方程组、向量空间以及线性变换等。
矩阵的运算包括矩阵加法、矩阵乘法、矩阵转置等。
3.特征值和特征向量公式:特征值和特征向量是矩阵的两个重要特征,它们可以用于描述线性变换的性质。
特征值是矩阵在特征向量上的投影值,可以通过求解特征方程来计算。
其他部分:1.概率公式:概率是描述随机事件发生可能性的数学工具。
一些常见的概率公式包括概率的加法法则、乘法法则、条件概率和贝叶斯定理。
2.统计公式:统计学是一门研究数据的收集、分析和解释的学科。
一些常见的统计公式包括均值、方差、标准差、相关系数和回归方程。
ucl计算公式
UCL(Upper Control Limit)是一种控制统计技术,可以帮助企业改进并保持其运营质量。
UCL被用于确定过程和产品质量变量的最高控制限,可以用来改善过程和产品质量。
UCL是基于过程和产品质量变量的统计分析。
它是基于样本标准偏差和样本均值计算的,用于衡量的是变量的变化范围。
UCL通常被定义为样本均值加上3个标准偏差,即UCL = μ + 3σ。
UCL的主要目的是确定过程和产品质量变量的最高控制限。
如果变量超过UCL,那么可以认为过程和产品质量变量超出了规定的变化范围,从而可以采取适当的措施来改善过程和产品的质量。
UCL的应用可以帮助企业改进并保持其运营质量,并保持其商业运作的稳定性。
在质量管理中,UCL被用于监控和控制过程和产品的质量,以确保产品满足预期的质量标准。
UCL也可以用于改进过程和产品质量变量的质量。
当变量超出UCL 时,就可以采取措施来改进过程和产品质量变量的质量。
例如,可以通过改进工艺、更改原料和组件、改变检验程序等措施来提高过程和产品质量变量的质量水平。
总之,UCL是一种重要的统计技术,可以帮助企业改进并保持其运营质量。
它可以用来确定过程和产品质量变量的最高控制限,从而
可以改善过程和产品质量,帮助企业改进并保持其商业运作的稳定性。
对于无尘室或独立的隔间,若是取样点数小于10 (2到9),就必须进行至信上限分析。
基本有以下五步:一、计算房间内每一取样点的平均值,代表该点微粒量测值 (A)二、计算房间内所有取样点数据的平均值 (M)三、计算标准差值:先计算各取样点平均值与总平值差的平方之和,再除以取样点数与1的差,得出一个数值后再开平方就得出SD标准差值了。
四、计算标准误差:用标准差值除以取样点数开平方值就得出SE标准误差五、计算至信上限值(UCL):先计算标准误差与95%UCL值的积,再与房间微粒总平均值相加即得出该房间的至信上限。
UCL=开方((A1-M)2+(A2-M) 2 +(A n-M) 2/(n-1)*n)*系数+M取样点数 2 3 4 5 6 7 8 9 >995% UCL Factor 6.31 2.92 2.35 2.13 2.02 1.94 1.90 1.86 n/a依据中华人民共和国国家标准GB/T16292-1996(以下简称国标),对医药工业洁净区(假设一个洁净区是由一个或多个洁净室组成)空气中悬浮粒子计数器的测试要求是:一个洁净室采样点数应不少于2点,总采样次数应不少于5次,并且计算该洁净室的95%置信上限(UCL)。
在实际测试过程中,常会遇到室内环境不均匀、采样点少,致使UCL超标,而增加采样点UCL又能达到级别要求的情况,故笔者对悬浮粒子的计算方法进行了探讨。
1.存在的问题在测试时,根据实际面积及国标中的要求,对一个洁净室一般选2至3个采样点进行测试。
因此,就出现了下面所述的问题。
例:某一要求达到100000级的洁净室,面积约为15m2在离地0.8m的层面上取2个采样点分别为P1、P2和取3个采样点分别为P1、P2、P3,在静态条件下测得结果见表1,并计算UCL。
表1 某一洁净室采样点的测试情况(个/2.83L)及计算结果注:表中括号内为取3点即P1、P1、P1时的UCL值由表1可知,取2个采样点即P1、P2时,≥5um的悬浮粒子数的UCL超过了级别界限(20000个/ m3),不能达到100000级;而取3个采样点即P1、P2、P3时,≥5um的悬浮粉尘计的UCL又小于20000个/ m3,该洁净室即能达到100000级。