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数理统计法
数理统计法（mathematical statistics）是统计学的一个分支，研究如何利用数学方法来分析和解释统计数据的规律和性质。
它主要涉及概率论、数理分析、线性代数和统计推断等数学工具。
数理统计法的目标是通过收集和分析数据来推断总体的特征和参数，并对统计结果进行合理的推断和解释。
它包括描述统计学和推断统计学两个方面。
描述统计学主要关注收集和整理数据，通过统计指标如均值、方差、频数分布等来描述数据的特征和分布。
推断统计学则通过对样本数据的分析来推断总体的特征和参数，包括点估计、区间估计和假设检验等。
数理统计法使用概率论的概念和方法，研究随机变量和概率分布的性质，建立统计模型和假设，利用统计推断方法
来对总体参数做出估计和推断。
它还通过数理分析和数值
计算等方法进行统计推断的演绎和计算。
数理统计法在科学研究、经济预测、社会调查等领域有广
泛应用。
它的理论和方法为决策科学和数据科学提供了重
要工具和技术，对推动科学发展和社会进步起着重要作用。
1、排列组合：)1)...(1()(!1)...1()1)...(1(m!m n m n +--=-=⨯-+--==m n n n m n n A m m m n n n A C m n 性质!10n A C C C C n n m n n m n n n n ====-2、事件运算律：①AB=BA ②A ∪B=B ∪A③ABC=A(BC)④A ∪B ∪C=A ∪(B ∪C)④A(B ∪C)=(A ∪B)(B ∪C)=(BC)∪A ⑤德摩根率：____________A ∪B =__A ∩__B ____AB=__A ∪__B⑥加法公式：P(A ∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)P(A ∪B ∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(AC)+P(ABC)⑦减法公式：P(A-B)=P(A ___B)=P(A)-P(BA)⑧独立事件：P(AB)=P(A)*P(B)P(AB)=P(B)*P(AlB)=P(A)P(B)☆P(AlB)=P(A)↔A,B 独立⑨三个事件两两独立：P(AB)=P(A)P(B)P(AC)=P(A)P(C)P(BC)=P(B)P(C)P(ABC)=P(A)P(B)P(C)四个条件缺一不可，少了第四个就只有两两互相独立了3、条件概率：)()()(A P AB P A B P =乘法公式：)()()()()(B A P B P A B P A P AB P ==,P(A)>0)()()()(AB C P A B P A P ABC P =4、全概率公式：∑==ni Bi A P Bi P A P 1)()()((B1,B2,......Bn ，是完备事件组)5、贝叶斯公式：)()()()i ()()i ()i (1A P ABi P Bi A P B P Bi A P B P A B P n i ==∑-6、切比雪夫不等式：[][][]εεεεε≥--=<->≤≥-)(1)()0()()(2X E X P X E X P X D X E X P 7、多项独立同分布，求总和怎样的概率。
数理统计方法
数理统计方法(Mathematical Statistics Method)是指以数学思维去研究经验性量的研究方法，一般又分为两个领域：概率论和统计学。
概率论主要应用于客观事件，主要用于概率分布、极限定理和条件概率等研究；而统计学则着重于经验数据的探索，是了解数据的特征、衡量数据的差异性以及估计系统性误差的重要手段。
概率论是计算各种概率分布的过程。
它可以帮助我们理解客观存在的随机事件，以及某种结果可能出现的概率。
概率分布表示了随机变量的变化情况，而总体参数则反映了概率分布的特性。
概率论可以用来检验经验数据是否符合某种概率分布，以及测量它们之间的差异。
统计学是学习数据的技术，它关注于多变量的描述和预测分析。
统计学技术可以帮助我们构建和检验统计模型，来理解数据的结构和特征，以及度量特征之间的关系。
统计学通过回归分析，可以找到或预测未来诸如犯罪率和道路交通事故发生率等指标的变化。
数理统计方法是对统计数据进行分析的重要手段，是认识特征，预测结果和判断差异的重要工具。
它的应用涉及各个学科，可以帮助做出数据驱动的决策，有助于我们更有效地了解经验数据，做出准确的推理诊断，更有效的利用数据来改善决策和模型。
数理统计方法数理统计方法是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
无论是在科学研究、经济分析还是社会调查中，数理统计方法都扮演着至关重要的角色。
本文将介绍数理统计方法的基本概念、常用技术和应用领域，希望能够帮助读者更好地理解和运用数理统计方法。
首先，让我们来了解一下数理统计方法的基本概念。
数理统计是通过对已知数据的分析和推断，来对未知总体的特征进行估计和推断的一种方法。
它包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计是通过对数据的整理、汇总和图表展示来描述数据的基本特征，如均值、方差、分布形状等；而推断统计则是通过对样本数据的分析来对总体特征进行推断，如参数估计、假设检验等。
在数理统计方法中，常用的技术包括概率论、数理统计学、抽样调查、实验设计等。
概率论是数理统计方法的基础，它研究随机现象的规律性，为后续的统计推断提供了理论基础。
数理统计学则是通过对数据的分析和推断来对总体特征进行估计和推断，包括参数估计、假设检验、方差分析等。
抽样调查和实验设计则是在实际应用中常用的数据收集方法，通过对样本数据的分析来对总体特征进行推断。
数理统计方法在各个领域都有着广泛的应用。
在自然科学领域，数理统计方法常用于实验数据的分析和解释，如物理实验数据的处理、生物统计学中的生物数据分析等。
在社会科学领域，数理统计方法常用于社会调查数据的分析和解释，如经济学中的经济数据分析、教育学中的教育调查数据分析等。
在工程技术领域，数理统计方法常用于工程实验数据的分析和解释，如质量控制中的质量数据分析、可靠性分析中的可靠性数据分析等。
总之，数理统计方法是一门十分重要的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
通过对数据的收集、整理、分析和解释，数理统计方法能够帮助我们更好地理解和解释数据，为科学研究、经济分析和社会调查提供有力的支持。
希望本文能够帮助读者更好地理解和运用数理统计方法，提高数据分析能力，为各个领域的发展做出贡献。
数理统计方法数理统计是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
在现代社会中，数据无处不在，而数理统计方法则可以帮助我们更好地理解和利用这些数据。
本文将介绍一些常用的数理统计方法，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，我们来介绍一下描述统计方法。
描述统计是指通过图表、表格和数值来描述数据的方法。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以帮助我们更直观地了解数据的分布特征，从而为后续的分析提供基础。
其次，我们要介绍的是概率分布和假设检验方法。
概率分布是描述随机变量取值的规律，常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
而假设检验则是用来检验样本数据与假设之间是否存在显著性差异的方法，它可以帮助我们进行科学的推断和决策。
另外，回归分析也是数理统计中重要的方法之一。
回归分析是用来研究自变量和因变量之间关系的方法，通过建立数学模型来预测因变量的取值。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等，它们在实际问题中有着广泛的应用。
最后，我们要介绍的是抽样调查方法。
在实际数据分析中，往往需要从总体中抽取样本来进行分析，而抽样调查方法可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的估计值，并对估计结果进行可靠性分析。
总的来说，数理统计方法在各个领域都有着重要的应用，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
通过描述统计、概率分布和假设检验、回归分析以及抽样调查等方法，我们可以更准确地进行数据分析和推断，为科学决策提供支持。
希望本文对读者能有所帮助，谢谢阅读！。
数理统计方法在质量分析中的应用1、数理统计方法在质量分析中的作用数理统计方法是通过对收集的大量数据进行加工整理，统计计算，去粗取精，去伪存真，寻求事物规律性的一种科学方法，数理统计方法一般有以下几方面的用途：１．提供表示事物特征的数据在活动中所收集的数据大都表现为杂乱无章的，这就需要运用数理统计方法计算出其特征值，显示出事物的规律性如平均值、中位数、标准偏差、极差等。
２．比较两事物的差异在活动中运用质量改进方法或新工艺、新材料的应用需要判断所取得的结果与改进前的状态有无显著性差异，就可以应用假设检验、方差方析等。
３．分析影响事物变化的因素为了对症下药，有效地解决质量问题，在活动中可以应用各种方法分析影响事物变化的各种原因。
如因果图、系统图、关联图等。
４．分析事物两种性质之间的相互关系在活动中常常遇到两个变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存在一定的相关关系。
运用数理统计方法确定这种关系的性质和程度，对活动的有效性是具有重要影响的。
如散布图、相关分析等。
５．研究取样和试验方案，确定合理的试验方案，如随机抽样、优选法、正交试验设计法等６. 分析和掌握质量数据的分布状况在活动中可据此估算工序不合格品率并对制造过程实施质量控制。
如：直方图、正态概率纸、控制图等。
应该着重指出，数理统计方法在质量管理活动中起到的是分析问题、显示事物规律的作用，而不是具体解决问题。
这如同医生为病人诊断一样，应用体温表、血压计、Ｘ光透视仪、心电图仪、Ｂ超仪等器具，只是帮助医生做出正确的诊断，但诊断并不等于治疗，要想治好病，还需要采取打针、服药或其它医疗方法。
因此，数理统计方法在质量管理活动中的作用，就是利用这些方法，探索质量问题的所在；分析产生质量问题的确切原因，但要解决质量问题和提高质量还要依靠专业技术以及组织管理措施。
2、质量管理中的分析活动和数理统计方法的基本分类在质量管理活动过程中，不可缺少的是对事物的分析，这种分析活动通常可能会有三种方式表现：１．调查研究通过对与事物有关的各个层次进行调查（包括生产实践调查、市场调查、社会调查等）可以采用座谈会、发放调查表、现场调查、个别谈话、查阅资料等方式进行。
常用的质量统计分析方法常用的数理统计方法有七种，包括分层法、排列图法、因果分析图法、相关图法、统计分析表法、直方图法和控制图法。
1．分层法（又称分类法）。
分层法是将收集来的数据根据不同的目的，按其性质、来源、影响因素等加以分类和分层进行研究的方法。
它是分析影响质量原因的一种重要方法。
它的作用是，可以使杂乱的数据和错综复杂的因素系统化、条理化，从而找到主要问题，采取相应的措施。
分层的目的主要是为了分清责任找出原因。
应用分层法研究影响质量因素时，可先对操作者、机器、材料、方法、测量、环境和时间等方面进行分层，然后在小范围内再分层。
2．排列图法。
排列图法又称主次因素分析图法。
它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的方法。
图11-4 金笔不合格原因排列图排列图是根据"关键的少数和次要的多数"的原理而制作的。
也就是把影响产品质量的因素或项目，按其对质量影响程度的大小，顺序排列起来，就形成排列图。
它的作用是能从多因素中找出关键因素，从而确定从何处人手解决问题。
其结构是由两个纵坐标、一个横坐标，几个直方形和一条曲线所组成。
左纵坐标表示产品频数（产品出现的次数），即不合格品体数；右纵坐标表示频率（产品出现的次数和总的次数之比），即不合格品累计百分数；横坐标表示影响产品质量的各个因素或项目，按影响质量程度的大小从左至右依次排列；每个直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线上每点的高度表示该因素累计百分数的大小，该曲线又称为巴雷特曲线。
为了利用排列图较准确地找到影响产品质量的主要因素，通常把曲线的累计百分数分为三级作为判断标准，与此三级相对应的因素就分为三类：（1）累计百分数在0-80％为A类，在这一区间的因素是（主要因素，其中占累计百分数50-80％区间的因素）关键因素，一般这种关键因素有一两个，是解决问题的入手处；（2）累计百分数在80一90％的为B类，是次要因素；（3）累计百分数在90一100％的为C类，这一区间的因素是一般影响因素。
数理统计方法
在数理统计中，常用的方法有样本调查、概率论、数理统计理论等。
样本调查是一种常见的数据收集方法，通过对代表性样本的调查，可以推断出整体总体的特征。
在样本调查中，需要注意样本的选取方法、样本的大小和是否具有代表性等因素。
概率论是研究随机事件发生规律的数学理论。
通过概率论，我们可以计算和描述随机事件的概率和分布特征。
概率论在统计学中有广泛的应用，例如在假设检验、回归分析等方面。
数理统计理论是研究统计数据的概率分布特征和参数估计方法的理论。
在数理统计理论中，常用的方法有频率派方法和贝叶斯方法。
频率派方法假设参数是固定的但未知，通过样本数据来估计参数的值；而贝叶斯方法则将参数看作是随机变量，通过贝叶斯公式和先验分布来计算后验分布，从而得到参数的估计。
除了上述常用的方法，还有一些其他的统计方法，例如方差分析、回归分析、时间序列分析等。
这些方法在不同的领域以及特定的问题背景下有不同的应用。
在使用统计方法时，需要根据具体情况选择适合的方法，并结合统计推断和数据分析来得出客观、科学的结论。
数理统计方法数理统计方法是统计学的一个重要分支，它是运用数学方法来研究统计学中的问题，包括数据收集、数据分析、概率推断等内容。
数理统计方法在各个领域都有着广泛的应用，比如经济学、社会学、生物学等，它为我们提供了一种科学的、客观的分析问题的方法。
本文将对数理统计方法进行介绍，包括基本概念、常用方法和实际应用等方面的内容。
首先，我们来介绍一下数理统计方法的基本概念。
数理统计方法是研究如何收集、处理和解释数据的一门学科。
它主要包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计是通过图表、平均数、标准差等指标来描述数据的特征，而推断统计则是利用样本数据对总体进行推断。
在数理统计方法中，我们经常会接触到概率论、数理统计学、假设检验、方差分析等内容。
其次，我们来介绍一些常用的数理统计方法。
首先是概率论，它是数理统计方法的基础，用来描述随机现象的规律性。
在概率论中，我们会学习到随机变量、概率分布、期望、方差等概念，这些概念对于理解统计学中的问题非常重要。
其次是数理统计学，它是利用样本数据对总体进行推断的一门学科，包括参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是利用样本数据对总体参数进行估计，而假设检验则是通过对总体参数提出假设，然后利用样本数据来检验这些假设。
此外，方差分析也是数理统计方法中常用的方法之一，它用来比较多个总体的均值是否相等，适用于实验设计和数据分析等领域。
最后，我们来介绍一下数理统计方法在实际应用中的一些案例。
数理统计方法在各个领域都有着广泛的应用，比如在医学领域，我们可以利用数理统计方法来分析药物的疗效；在经济学领域，我们可以利用数理统计方法来分析经济数据，预测未来的经济走势；在社会学领域，我们可以利用数理统计方法来分析社会调查数据，了解人们的生活状况和态度等。
可以说，数理统计方法已经成为了现代科学研究和社会实践中不可或缺的工具。
综上所述，数理统计方法是统计学中的一个重要分支，它为我们提供了一种科学的、客观的分析问题的方法。
数理统计方法
数理统计方法是现代科学研究中不可或缺的一环，它为研究者提供了精确分析数据的工具，并帮助他们作出有效的结论。
对于“数理统计方法”的概念有着不同的理解，但它们的任务都是在解决实际的问题上为研究者提供有用的信息。
数理统计方法是一种多维分析方法，它可以在多组数据中发现联系和规律，以帮助研究者了解数据的内在特征和特征之间的相互关系，从而更好地解决问题、做出有效的决策。
数理统计方法涵盖了许多不同的内容，包括抽样分析、描述性统计学和推断性统计学。
抽样分析是数理统计方法的基础，它涉及抽取样本并对其进行描述和解释。
描述性统计学是对样本数据进行描述和分析，如求出数据的均值和标准差，以及利用散点分布图和柱状图表示数据的特征。
推断性统计学则是对样本数据的推断，如通过假设检验、卡方检验等方式判断数据之间的关系，以给出研究结论。
除了上述内容外，数理统计方法还可以通过贝叶斯方法、回归分析、多元分析、logistic归分析等方法，分析与研究尚不清楚的数据。
这些方法都基于一定的假设和概率论，能够在有限样本数据或者少量数据的情况下，分析出研究者想要得到的结果。
总之，数理统计方法在现代科学研究中起到了不可或缺的作用，它不仅使研究者可以准确分析数据，而且可以帮助他们作出有效的结论，从而更好地解决问题。
针对不同的问题，数理统计方法提供了多种技术，这让研究者有效地利用数据并获得更准确的结果。
数理统计方法是环境质量评价的最基本方法。
通过其对原始监测数据的整理分析，可以获得环境质量的空间分布及其变化趋势，其得到的统计值可作为其它评价方法的基础资料。
因此，一般来讲其作用是不可取代的。
数理统计方法是对环境监测数据进行统计分析，求出有代表性的统计值，然后对照卫生标准，做出环境质量评价。
数理统计方法得出的统计值可以反映各污染物的平均水平及其离散程度、超标倍数和频率、浓度的时空变化等。
平均值表示一组监测数据的平均水平，是常用的统计值之一。
当监测数据呈正态分布时，医学教|育网搜集整理采用算术均数较合理。
如监测数据呈对数正态分布，则宜用几何均数表示。
如监测数据呈偏态分布，则宜用中位数。
此外，还可计算算术标准差或几何标准差、各百分位数、以及监测浓度超过卫生标准的频率（超标样品百分率）等统计指标。
监测数据经统计整理后可绘制监测浓度频数分布直方图，各季、各月或一日中各小时浓度变化曲线，各城市（或各监测点）各时期（年、季、月、日）的监测数据统计值的比较等图。
异常值outlier：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。
异常值是否剔除，视具体情况而定。
在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。
编辑本段准确性在回弹法检测砼强度中,按批抽样检测的测区数量往往很多,这就不可避免出现较多的检测异常值,怎样判断和处理这些异常值,对于提高检测结果的准确性意义重大。
格拉布斯检验法是土木工程中常用的一种检验异常值的方法,其应用于回弹法检测砼强度，能有效提高按批抽样检测结果的准确性。
编辑本段判断处理检验批中异常数据的判断处理1、依据标准《计数抽样检验程序》（GB2828）、《正态样本异常值的判断和处理》（GB4883）。
2、异常值定义异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值。
3、异常值的种类(1)可能是总体固有的随机变异性的极端现，属同一总体；(2)可能是试验条件和方法的偶然偏离，不属同一总体。
4、判断异常值的统计学原则(1)上侧情形：异常值为高端值；(2)下侧情形：异常值为低端值；(3)双侧情形：异常值在两端可能出现极端值。
5、判断异常值的规则：(1)标准差已知——奈尔(Nair)检验法；(2)标准差未知——格拉布斯(Grubbs)检验法和狄克逊(Dixon)检验法。
6、格拉布斯(Grubbs)检验法(1)计算统计量μ＝(X1+X2+…+Xn)/ns=(∑(Xi-μ)/(n-1))½(i=1,2…n)Gn=(X(n)-μ)/s式中μ——样本平均值；s——样本标准差；Gn——格拉布斯检验统计量。
(2)确定检出水平α，查表（见GB4883）得出对应n，α的格拉布斯检验临界值G1-α(n)。
(3)当Gn>G1-α(n),则判断Xn为异常值，否则无异常值。
(4)给出剔除水平α’的G1-α’(n),当当Gn>G1-α’(n)时,Xn为高度异常值，应剔除。
三、格拉布斯检验法在回弹法检测砼强度中的应用将测区混凝土强度换算值按从小到大的顺序排列f1、f2、…fn，计算格拉布斯检验统计量：Gn=(fn-m)/sGn’=(m-f1)/s式中m——测区混凝土强度换算值的平均值；s——测区混凝土强度标准差。
取检出水平α为5%，剔除水平α’为1%，按双侧情形检验，从附表中查得检出水平α对应格拉布斯检验临界值G0.975,剔除水平α’对应格拉布斯检验临界值G0.995。
若Gn>Gn’，且Gn>G0.975，则判断fn为异常值，否则，判断无异常值；若Gn>Gn’，且Gn>G0.995，则判断fn为高度异常值，可考虑剔除；若Gn’>Gn，且Gn’>G0.975，则判断f1为异常值，否则，判断无异常值；若Gn’>Gn，且Gn’>G0.995，则判断f1为高度异常值，可考虑剔除；分析异常值出现原因，判断异常值是否舍弃。
不得随意舍去异常值，应检查异常值出现是否系材料或施工质量变化等原因所致。
若检出了一个异常值，对除去已检出异常值后余下得数值继续用格拉布斯检验法检验，直到不能检出异常值为止。
陈希孺院士答记者问：笼统地说，数理统计学的理论和方法，与人类活动的各个领域在不同程度上都有关联。
因为各个领域内的活动，都得在不同的程度上与数据打交道。
都有如何收集和分析数据的问题，因此也就有数理统计学用武之地。
我们可以举几个例子来说明这一点，如在工业中生产一种产品，首先有设计的问题，包括配方和工艺条件的选定，这要通过从大量可能的条件组合中，通过分析试验结果来选定，可能的条件组合很多，选择哪一部分去做试验是一个很有讲究的问题，在数理统计学中有一个专门分支叫“试验设计”，就是研究怎样在尽可能少的试验次数之下，达到尽可能高效率的分析结果；其次，在生产过程中，由于原材料，设备调整及工艺参数等条件可能的变化，而造成生产条件不正常并导致出现废品，在统计学中有一门“工序控制”的学问，通过在生产过程中随时收集数据并用统计方法进行处理，可以监测出不正常情况的出现以便随时加以纠正，避免出大的问题；然后，大批量的产品生产出来后，还有一个通过抽样检验以检验其质量是否达到要求，是否可以出厂或为买方所接受的问题，处理这个问题也要使用数理统计方法，在我国现行的国家标准中有一些就与这个问题有关。
在农业上，有关选种，耕作条件，肥料选择等一系列的问题的解决，都与统计方法的应用有关，在历史上，现行的一些重要的统计设计与分析方法，就是近代最伟大的数理统计学家费歇尔于上世纪20年代在英国一个农业试验站工作时，因研究田间试验的问题而发明的。
医学与生物学是统计方法应用最多的领域之一，统计学是在有变异的数据中研究和发现统计规律的科学，就医学而言，人体变异是一个重要的因素，不同的人的情况千差万别，其对一种药物和治疗方图1 股票分析系统图2 经济统计分析图3 科学研究统计分析法的反应也各不相同，因此，对一种药物和治疗方法的评价，是一种统计性规律的问题，不少国家对一种新药的上市和一种治疗方法的批准，都设定了很严格的试验和统计检验的要求，又如：许多生活习惯（如吸烟、饮酒、高盐饮食之类）对健康的影响，环境污染对健康的影响，都要通过收集大量数据进行统计分析来研究。
对社会现象的研究大量地使用统计方法，因为组成社会的单元——人、家庭、单位、地区等，都有很大的变异性，如果说，在自然现象中还不乏一些（在误差可以允许的限度内）严格的、确定性的规律，在社会现象中这种规律则绝少，因此只能从统计的角度去考察，我们常说，某某措施，某某政策，对大多数人是有利的，这就是一种统计性规律，因为这种“有利”是指对大多数，而非一切人。
在20世纪初，就有统计学家研究过在英国几种救助贫困的方式的效果的评估，这都是借助抽样调查并通过复杂的统计分析得出的结果，如今，抽样调查已经成为研究社会现象的一种最有力的工具，因为全面调查往往不可行，而抽样调查，从其方案的制定到数据的分析，都是以数理统计学的理论和方法为基础。
数理统计学在其他领域中的应用，我们还可以举出很多，此处不一一列举。
环境监测质量保证管理规定（暂行）【颁布单位】国家环保局【颁布日期】 19910111【实施日期】 19910111【章名】第一章总则第一条为了加强环境监测质量管理，确保监测数据资料的准确可靠，根据《中华人民共和国环境保护法》和《全国环境监测管理条例》的有关条款，制定本规定。
第二条质量保证是各级环境监测站的重要技术基础和管理工作，应与其它监测工作同时计划、同时实施、同时检查，所需经费应有保证。
第三条环境监测人员实行合格证制度，经考核认证，持证上岗，无合格证者不得单独报出数据。
第四条环境监测站开展创建和评选优质实验室活动，以此加强实验室建设，强化实验室管理，推动实验室的质量保证工作。
【章名】第二章机构和职责第五条质量保证工作实行分级管理。
国家和省、自治区、直辖市环境保护行政主管部门分别负责组织国家和省质量保证管理小组，各地、市环境保护行政主管部门可根据情况组织质量保证管理小组。
第六条各级质量保证管理小组的主要职责是：（一）负责所辖地区环境监测人员合格证考核认证工作；（二）负责所辖地区环境监测优质实验室评比工作；（三）审定有关质量保证的规章制度和工作计划；（四）指导有关环境监测分析方法、规范、手册等的编写工作；（五）组织仲裁环境监测数据质量方面的争议。
第七条国家级、省级及规模较大的地、市级监测站应设置质量保证专门机构，并配备专用实验室，其他监测站根据情况设置专门机构或专职人员。
质量保证机构或人员由业务站长直接领导。
第八条各级监测站质量保证机构和人员的主要职责是：（一）全面负责本站的质量保证工作，制定质量保证技术方案并组织实施，审查上报的质控数据；（二）制定质量保证工作计划和规章制度并组织落实，定期向本站领导和上级站汇报工作；（三）指导下级站开展质量保证工作，组织有关的技术培训和质量参核；（四）负责监测人员考核认证和优质实验室评比的日常工作。
【章名】第三章质量保证的量值传递第九条标准物质是量值传递的重要物质基础。
中国环境监测总站或其他经过国家计量部门授权的单位负责研制、生产和提供各类环境监测所需的标准物质。
第十条各级环境监测站应追踪总站或其他经过计量部门认证的标准物质的量值。
严禁提供、使用超过保存期限的标准品。
第十一条各类环境监测计量器具应由计量部门或其授权单位按有关要求进行检定，未按照规定申请检定或检定不合格的，不得使用。
【章名】第四章实验室和监测人员的基本要求第十二条实验室应建立健全并严格执行各项规章制度，包括：监测人员岗位责任制；实验室安全操作制度；仪器管理使用制度；化学试剂管理使用制度；原始数据、记录、资料管理制度等。
第十三条实验室应保持整洁、安全的操作环境，按有关规定配备必要的仪器设备，指定专人管理，定期检查校准。
第十四条环境监测人员一般应具有中专以上文化程度，掌握有关的专业知识和基本操作技能。
不符合要求者应接受技术培训，经考核合格后方可从事监测工作。
【章名】第五章质量保证工作内容第十五条监测点位的布设应根据监测对象、污染物性质、分析方法和具体条件，按国家环境保护局颁布的有关技术规范、规定进行，经过优化确定后原则上不变，确需变更时，须经环境保护行政主管部门批准并报上级监测站备案。
国控网络站变更测点时须经国家环境保护局批准并报中国环境监测总站备案。
第十六条采样频次、时间和方法应根据监测对象和分析方法的要求，按国家环境保护局颁布的有关技术规范、规定执行。
