方差分析在进煤决策中的运用.doc

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1、浅谈数理统计知识的应用 -方差分析在进煤决策中的运用 院系 : 地质与环境学院 专业 : 矿产普查与勘探姓名 : 任美洲 学号 : 200911551浅谈数理统计知识的应用 -方差分析在进煤决策中的运用本学期学习了数理统计,仅仅32个学时,但通过较为系统的学习,我觉得这门课程非常实际,特别是对工科的学生来说,应用性很强,可以成为我们学习和研究工作的一个很有用的工具。它的基本理论和方法不仅为数学和概率统计专业所必须,而且也为工程技术、经济金融、农林科学及矿业气象等领域的研究和应用所需要。下面我就举一个例子来说明数理统计在实际生产中的应用。去年8月份,我去了哈尔滨气化厂实习,该厂在制定进煤决策的时

2、候就充分运用了 “方差分析”的统计技术对数据进行分析,确保占工厂原材料成本一大半的原煤质量可靠,同时为工厂及时调整矿进原煤的量与质提供了充分的决策依据。哈尔滨气化厂主要原煤供方是哈尔滨煤炭工业公司的一、二、三采区,分别供应该厂从637级的原煤。其中一、二、三采区的37级煤量较大,且影响总的入场煤的灰分。因此,技术人员连续抽取了2008年7月1019日共10天的三个采区的37级煤的灰分进行“方差分析”。在该厂的检验和试验计划中规定37级煤的灰分应小于60%,虽然抽取的30个数据均未超过 ,但是哪个采区的煤质更好呢?他们的分析过程大致如下:一、这是单因子试验问题。因子的三个水平分别是一、二、三采区

3、。二、抽取的数据如表1所示:区别灰 分和均值日期10111213141516171819一区34.2243.9844.9444.9345.6955.5450.9632.0648.747.89448.9144.89二区35.7145.6954.8237.549.0744.8648.236.8835.3847.62435.7343.57三区50.3252.3854.5254.0159.2151.553.1546.0153.0338.98513.1151.31三、引起数据差异的原因1、因子(各采区)的水平不同,可用组间平方和来表示。2、存在随机误差,即使在同一水平(某一采区)下获得的数据间也有差异,

4、可用组内平方和来表示。3、由于以上两个因素所包含的误差的量有差别,因此为了进行比较,需要将每个平方和除以各自的自由度。四、计算步骤如下:1、计算因子每一水平下的数据和、及总和=448.91,=435.73,=513.11,=1397.75 ;2、计算各类数据的平方和=66599.87,=654662.69,=1953705.06 ;3、计算各离差平方和、及各自由度,并列如表2(方差分析)表:方差来源平方和自由度均方F值组间=342.77r-1=2=171.394.08组内=1133.6n-r=27=41.99总和=1476.37n-1=29五、结论1、为允许犯错误的概率,又称为显著性水平。给定=0.05,则置信区间为:= 0.95,查F分布表得 (2,27)=3.35,由于F=4.083.35,所以在=0.05水平下的结论是:三个采区的同级煤质(37级)有显著差异。2、三个采区的差异,可以用每个采区的煤质的平均灰分值来估计,以找出最好水平。由表1可知: =44.891,=43.573,=51.311。因为灰分越小越好,所以=43.573为最佳。3、综上,通过分析可知二采区煤质最好,一采区其次,三采区煤质较差。以上是数理统计知识在企业生产中的应用,我相信,随着理论的不断完善和方法的不断改进,它的作用将更加深入的渗入到国民经济的各个领域,促进国民经济的快速发展。

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