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试验设计与数据处理方法总述及总结王亚丽（数学与信息科学学院统计班）摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。
因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。
试验设计与数据处理基本知识总述试验设计与数据处理的基本思想试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。
它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。
试验设计与数据处理的作用（1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。
（2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。
（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。
（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。
（5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。
（6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
试验设计与数据处理应遵循的原则（1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。
（2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。
（3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。
用图形表示如下：试验设计与数据处理方法总述和总结方差分析（1） 概念： 方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。
第1章试验检测数据分析与处理绪论一、公路工程质量的意义及影响因素二、公路工程质量检测的目的和意义1、质量检测是公路公路工程质量控制和评定的重要手段2、试验检测是提高工程质量、加快施工进度、降低工程造价、促进公路工程施工技术进步，具有十分重要的作用三、公路工程试验检测的工作方法1、工作细则（1）样本大小的确定（2）抽样方法（3）样本的保存（4）样本登记2、试验检测原始记录3、试验检测数据处理四、公路工程质量评定方法（一）公路工程质量评定依据：《公路工程质量检验评定标准》(JTGF80-2004)工程项目的划分（二）建设项目划分：单位工程分部工程分项工程﹟单位工程：在建设项目中，根据业主下达的任务和签订的合同，具有独立施工条件，可以单独作为成本计算的对象为单位工程；﹟分部工程：在单位工程中，按结构部位、路段长度及施工特点或施工任务划分若干个分部工程。
﹟分项工程：在分部工程中，按不同的施工方法、材料、工序及路段长度等划分若干个分项工程。
（三）公路工程质量评定程序施工单位自检监理抽检评定建设单位审定质检部门核查审定（四）工程质量评分方法分项工程分部工程单位工程合同段建设项目1、分项工程的评分方法基本要求检查内容实测项目外观质量质量保证资料分项工程实测项目分值之和为100分，外观缺陷或资料不全时，予以扣分。
分项工程评分=（实测项目中各检查项目得分之和）－（外观缺陷扣分）－（资料不全扣分）（1）基本要求检查按基本要求对工程进行认真检查。
经检查不符合基本要求规定时，不得进行工程质量的检验和评定。
(2)实测项目评分采用现场抽样方法，按照规定频率和下列计分方法对分项工程的施工质量直接进行检测评分。
①合格率评分方法按单点（组）测定值是否符合标准要求进行评定，并按合格率计分。
检查项目评定分数=检查项目规定分数×合格率2. 分部工程和单位工程评分方法﹟分项工程和分部工程区分为一般工程和主要(主体)工程，分别给以1和2的权值。
公路工程试验检测的数据处理与分析作者：李海英来源：《丝路视野》2017年第20期【摘要】随着公路工程项目的兴建，如果公路工程质量没有达到预期的要求，就需要进行维修，既增加了施工成本，又增加了公路工程的工期，所以就需要加强工程的试验检测。
对于试验检测的数据要进行科学客观的处理和分析，得到最公正的检测试验报告，工作人员要认真履行试验检测职责，为公路工程的质量负起责任。
【关键词】公路工程；试验检测；数据处理一、公路工程施工试验检测的概念工程全过程试验检测主要包括以下三个方面的内容：（1）准备阶段的材料检测，检查工程所需各类原材料、半成品、成品材料的质保资料是否齐全，并按照相关试验检测标准、规程进行检验，经检验合格后方可进行使用。
（2）开工前的施工控制参数标准试验，包括击实试验、混合料配比试验、填土含水量试验等，通过优化试验结果，保证工程内在品质。
（3）施工过程的抽样试验，重点对分批进场的原材料理化特性指标、路基路面的压实度、平整度以及水泥混凝土、沥青混凝土的强度等进行抽样符合率检测，从而有效控制工程质量。
二、试验检测的具体内容（一）材料方面公路工程试验检测涉及的范围非常广，包括对施工原材料、半成品、成品都进行科学合理的检测，只有合格材料才允许进入施工场地。
控制公路工程施工材料的质量可以从两个方面入手：一方面，对施工材料进场前进行严格的检测，杜绝一切不合格的材料进入施工现场。
另一方面，在施工前要把相关材料的检测报告提供给工程试验检测方，以便进行检测并用来指导施工。
（二）常用的检测技术（1）光线传感试验检测技术。
利用光线传感试验检测技术，根据不同材料的不同物理特性，在混凝土中加入一些特殊材料，利用检测仪将这些材料的特殊物理性质转变成光信号，在不同的光波条件下对物理特性进行记录，然后根据记录的结果进行分析，完成检测的目的。
（2）车辙检测技术。
在对铺设的沥青路面进行检测时，可以进行相关的车辙试验检测其对路面的损坏情况，从而去加强维护保养工作。
高一物理实验数据处理与分析一、引言物理实验是培养学生科学素养和实践能力的重要环节，其中数据处理与分析是实验结果的关键环节。
本文将重点讨论高一物理实验数据处理与分析的基本方法与技巧，旨在帮助学生更好地理解和应用实验结果。
二、数据处理1. 数据整理与分类在实验过程中，获取的数据可能会比较杂乱，因此需要对数据进行整理和分类。
可以根据实验目的和变量的不同，将数据分为不同的组别，并进行标记。
这样有利于后续的数据分析和比较。
2. 数据清洗数据清洗是指对脏数据、异常数据的剔除和修正。
在实验中，我们可能会遇到一些数据采集错误、仪器误差或其他干扰因素导致的异常数据。
这时需要通过数据的可信程度和实验的可重复性来判断数据的有效性，并进行相应的处理。
3. 数据平均与统计在实验数据处理中，常用的方法是计算数据的平均值和标准差。
平均值反映了数据的中心趋势，而标准差则表示了数据的离散程度。
通过对数据的统计分析，可以更好地理解实验的结果，并进行进一步的比较和分析。
三、数据分析1. 图表的绘制在数据分析中，图表是一种常用的工具。
可以选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、散点图等，来直观地展示实验数据的趋势和关系。
同时，要注意图表的坐标标签的清晰和图例的合理使用，以提高图表的可读性。
2. 数据的趋势分析通过对实验数据的趋势分析，可以推测出实验结果的规律及其背后的物理原理。
可以使用线性回归或其他数学模型来拟合数据，并得出相应的回归方程。
这样可以对数据进行更深入的解读和预测。
3. 实验结果的讨论在数据分析的过程中，需要对实验结果进行讨论与解释。
可以结合实验的目的和原理，对实验结果进行解读，并与理论结果进行比较。
如果实验结果与理论预测存在差异，可以进一步分析差异的原因，并提出相应的解释和改进方法。
四、实例分析以下以一个高一物理实验为例，说明数据处理与分析的实际应用。
实验目的：通过测量重力加速度g的大小，并探究与海拔高度的关系。
实验步骤：1. 选择一系列不同海拔高度的位置，并准备好测量重力加速度的实验仪器。
1、 根据三组数据的绝对误差计算权重：12322211110000,25,400000.010.20.005w w w ====== 因为123::400:1:1600w w w = 所以1.54400 1.71 1.53716001.53840011600pH ⨯+⨯+⨯==++2、 因为量程较大的分度值也较大,用量程大的测量数值较小的物理量会造成很大的系统误差。
3.、含量的相对误差为0.2g ，所以相对误差为：0.20.99790525.3Rx E x ∆===。
4、 相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ∆=⨯= 故100g 中维生素C 的质量范围为：18.2±0.0182。
5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2，则max 0.2 1.5%0.003330.3758R x MPa KPa x E x ∆=⨯==∆===2）、1的汞柱代表的大气压为0.133，所以max 20.1330.133 1.6625108R x KPax E x -∆=∆===⨯ 3）、1水柱代表的大气压为gh ρ，其中29.8/g m s =则：3max 339.8109.810 1.225108R x KPax E x ---∆=⨯∆⨯===⨯6、样本测定值算术平均值 3.421666667 3.48 几何平均值 3.421406894 3.37 调和平均值 3.421147559 3.47 标准差s 0.046224092 3.38 标准差 0.04219663 3.4 样本方差 0.002136667 3.43 总体方差0.001780556 算住平均误差 0.038333333极差 0.117、依题意，检测两个分析人员测定铁的精密度是否有显著性差异，用Ｆ双侧检验。
根据试验值计算出两个人的方差及Ｆ值：221221223.733, 2.3033.7331.621232.303s s s F s ===== 而0.9750.025(9,9)0.248386,(9,9) 4.025994F F ==， 所以0.9750.025(9,9)(9,9)F F F <<两个人的测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
