例:在某饮料灌装杋灌装得汽水中随杋抽取6瓶,检验瓶内饮 料的体积(mL),结果为 251.0,250.8,249,249.5,251.5,250.5。 求:该批产品灌装的平均体积,样本方差,标准差,极差。 解: 平均体积=(251.0+2508+249+2495+251.5+2502)/6 250.4 样本方差82=∑(x-x)2/n-1=090 标准差S=0.95 极差=2515-249=25
例：在某饮料灌装机灌装得汽水中随机抽取6瓶，检验瓶内饮 料的体积（mL），结果为 251.0，250.8，249，249.5，251.5，250.5。 求：该批产品灌装的平均体积，样本方差，标准差，极差。 解： 平均体积= （ 251.0 + 250.8 + 249 + 249.5 + 251.5 + 250.2 ）/6 = 250.4 样本方差S 2 = =0.90 标准差S = 0.95 极 差 = 251.5-249 = 2.5 ( − ) / −1 2 x x n
五、变异系数 变异系数是衡量样本中各观测值离散程度的另一个统计量。 标准差与平均数的比值称为变异系数,记为CV coefficient of variation ×10090 在比较两个样本或制定食品质量标准时,因单位不同,平均 数各异,就不能用标准差进行食品质量评价,就应采用变异系数 来评价两个或多个样本的相对变异程度 变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个样 本离散程度比较的影响
五、变异系数 变异系数是衡量样本中各观测值离散程度的另一个统计量 。 标准差与平均数的比值称为 变异系数，记为C·V coefficient of variation 。 在比较两个样本或制定食品质量标准时，因单位不同，平均 数各异，就不能用标准差进行食品质量评价，就应采用变异系数 来评价两个或多个样本的相对变异程度。 变异系数可以消除单位 和（或）平均数不同对两个或多个样 本离散程度比较的影响。 = 100% x s C V
例:红玉苹果与金冠苹果制的果脯的含酸量平均数和标准差 如下,计算变异系数。 品种 S C. V 红玉 6.44 1.91 23.9% 金冠 5.63 1.43 25.4% 如果只看标准差,金冠苹果制的果脯的含酸量的离散程度低于 红玉苹果制的果脯。但是两者的平均数不同,不能直接用标准差进 行比较其分布的变异量。从变异系数可以看出,红玉苹果制的果脯 含酸量的变异系数小于金冠的,因此红玉苹果制的果脯的含酸量变 异度小。 变异系数的大小,同时受平均数和标准差两个统计量的影响, 变异系数表示样品质量的变异程度,变异系数越大,食品质量的波 动越大,因此变异系数是衡量食品质量优劣的一种指标
变异系数的大小，同时受平均数和标准差两个统计量的影响， 变异系数表示样品质量的变异程度，变异系数越大，食品质量的波 动越大，因此变异系数是衡量食品质量优劣的一种指标。 例：红玉苹果与金冠苹果制的果脯的含酸量平均数和标准差 如下，计算变异系数。 品种 S C.V 红玉 6.44 1.91 23.9% 金冠 5.63 1.43 25.4% x 如果只看标准差，金冠苹果制的果脯的含酸量的离散程度低于 红玉苹果制的果脯。但是两者的平均数不同，不能直接用标准差进 行比较其分布的变异量。从变异系数可以看出，红玉苹果制的果脯 含酸量的变异系数小于金冠的，因此红玉苹果制的果脯的含酸量变 异度小
第二节异常数据的剔除 拉依达准则 二、肖维勒准则 、t-检验准则
第二节 异常数据的剔除 一、拉依达准则 二、肖维勒准则 三、t-检验准则
试验数据中如果混有异常数据,就会歪曲试验结果, 因此必须正确地剔除异常数据,异常数据一般在重复间的 规律性可做出判断,因此试验一般重复3次以上是必要的。 如果各处理在3次重复表现出的规律相同,仅有一个处理 的数据表现出异常,则可判断为异常数据。 另一方面,由于在特定的条件下进行试验测定的随机 波动性,导致测定数据有一定的分散性,如果人为舍掉 些误差较大的,但不属于异常数据,这样会造成虚假的高 精度,因此,通常采用物理判别剔除和统计判别剔除
试验数据中如果混有异常数据，就会歪曲试验结果， 因此必须正确地剔除异常数据，异常数据一般在重复间的 规律性可做出判断，因此试验一般重复3次以上是必要的。 如果各处理在3次重复表现出的规律相同，仅有一个处理 的数据表现出异常，则可判断为异常数据。 另一方面，由于在特定的条件下进行试验测定的随机 波动性，导致测定数据有一定的分散性，如果人为舍掉一 些误差较大的，但不属于异常数据，这样会造成虚假的高 精度，因此，通常采用物理判别剔除和统计判别剔除