梳理机

在试验室日常检测、内部质量控制活动中，经常用统计学方法来处理各种分析数据。比如：检测结果的精密度分析，试验室人员比对，试验室间比对，试验方法比对，仪器期间核查， 离群值取舍，校准曲线确认，检测结果不确定度评定等，用统计学方法处理这些活动产生的数据，能更准确的表达结果，给出更多的信息。 而数据处理所用的些统计学方法，都要用到概率论和数理统计基础知识，没有接触过这方面的新人会感到迷惑。今日得空整理了一下收集的资料，顺便分享几本适合新手自学数理统计基础知识的教材书本，和数据数理用的统计软件。 一 入门级教材， 一共两本，其实这两本书都是一样的内容，但是侧重点不同，相互印证着看（文末附件有下载），内容包含：1 概率论的基本概念 2 随机变量及其分布函数 3 多维随机变量及其分布 4 随机变量的分布及其数字特征（比如期望、方差、协方差和相关系数）5 大数定律及中心极限定理 6 抽样分布 7 参数估计 8 假设检验(里面就是我们最常用的t检验、方差检验等) 9 回归分析。 1 《概率论与数理统计》北京大学出版社 【马维军，周影，郝立柱 主编】 2014年第1版 2 《应用概率统计》科学出版社 【王佐仁，孙学英 编】 2014年版 说明：这两部书内容比较全面，最大特点是对于抽象概念的讲解，能用图示的就绝不用让人望而生畏的文字说明。很适合给新人建立概率与数量统计的概念，也是学习概率论与数理统计知识的最低要求，所以要学习统计学知识就先从这 两本书开始慢慢磨吧。 3 《概率论与数理统计》西南交通大学出版社 【杨树成 主编】 2014年版 说明： 这本书主要在每章节后面都讲解Excel在数据处理方面的应用，所以入选。 二 入门级软件 1 Exce 对于熟悉excel的人来说，我们常用的数据处理统计计算，90%以上都可以用excel来完成，而excel几乎是每个电脑都必有的，使用方法见上表第3本教材或是网上搜索。当然对于没有太多时间学习excel的人，那就直接用下面Minitab，但是我个人认为至少要学会其中常用的几个函数，体会excel强大的函数功能。 2 Minitab Minitab是一款无与伦比的可视化统计分析软件，里面集成很多质量管理和六西格玛实施软件的模块，软件界面很得傻瓜化的简单易用，当然对于计算功能也足够强大，只要跟着以上学习教程知识之后，几乎都不用看其他Minitab教程都会用，因此这minitab也是我本人强烈推荐使用的。Minitab 19 下载和安装地址看以下，安装过程很简单，不详解了。 [url]http://www.ddooo.com/softdown/147162.htm[/url] [b] 小结：[/b]要在收集的几十本教材书籍里面挑选几本适合新手学习的教程，还真的挂一漏万，因此还有其他优秀教材等本文没有入选。在学习概率及数理统计教材的时候，同时用上面的excel或是minitab软件把书本的题目一边学一边进行计算，往往事半功倍。实际上，以上的书看起来很多，但是真要在工作中的应用需要，学起来要掌握的内容也没那么多，比如公式推导的地方就可以跳过去，挑自己要用的内容看一看，一本书大概有一半的内容不用去深入了解，也不影响实际工作应用和往下学其他内容[img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em51.gif[/img]。 另外有个奇怪的地方，就是现在数理统计教材里面没有讲到我们常用的异常值的判断和处理，不过没有也没关系，可以自己找《GB/T 4883-2008 数据的统计处理和解释 正态样本离群值的判断和处理》来自学奈尔（Nair）检验法、格拉布斯（Grubbs）检验法、狄克逊（Dixon）检验法。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 三 进阶级教程与统计软件，这部分的内容是至少新手暂时还用不上，只是介绍一下不提供下载地址了，有需要的自行去学兔兔网站下载。 1 教程： 《概率论与数理统计》 【李云龙 主编】 2013年版（MATLAB入门介绍） 《概率论与数理统计》【裘亚峥，任叶庆，刘诚 编】 2015年版（正交试验设计） 《统计学：从数据到结论（第四版）》中国统计出版社 【吴喜之】2013年，这本书的作者吴喜之老先生是国内有名的统计学、数据科学的专家，这本书里面除了统计学 知识的讲解，他对统计学的一些观点很值得一看。 2 统计软件： OriginPro 软件：这个软件还是本仪器信息网论坛开学习班的时候我才开始用上的，使用之后还是很喜欢，强大的绘图功能和自定义函数数据处理方式，还能跟python软件、MATLAB接口，更加适合试验室检测数据的处理，在学习minitab之后也可以同时使用这个软件交叉印证。由于这个软件安装方法有点麻烦，很多人安装的时候都不成功，因此文末附有安装教材。 MATLAB软件：作为三大数学软件之一，它在数学类科技应用软件中的数值计算方面可谓是首屈一指。有些书籍里面也会推荐这个软件。当然如果光是用试验室的数据处理当中，这个软件是杀鸡用牛刀，很多功能我们也用不上的，用以上minitab和OriginPro 软件相结合就可以，我自己原本用这个软件是其他用处，现在也是偶尔用来算算微积分，还有使用函数画图功能，白瞎了这20多G的软件。matlab r2019b中文下载地址安装方法如下，安装比较简单就不详解了、[url]http://www.ddooo.com/softdown/155741.htm[/url]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

书名：数理统计在分析测试中的应用作者： 邓勃出版社：清华大学出版社出版日期：1983年

求助：我要卖头发梳理阻力测试仪，请行家给推荐一种效果比较好的仪器，谢谢！！！

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纺前准备与离线检测监控技术（一）　　l 前 言　　 随着时代的发展，人们对纺织品外观质量的要求越来越高，在外观质量中，棉结疵点的存在，严重影响纱线及织物外观质量，棉结数多少，不仅影响纱线及坯布的外观质量，更重要的是影响染色效果，造成染疵。在国内外市场产品质量竞争日益激烈的情况下，尤其我国加入世贸组织后，如何准确的掌握与控制纺织工程中产生棉结杂质的原因及分布状况并采取有效措施，减少纱布棉结杂质，高织物外观质量是当代纺纱技术研究的重要课题。　　2 对棉结的离线检测技术概述　　1999年美国纺织科学研究院应用乌斯特技术AFIS—N棉结检测仪及大容量棉花质量检验仪(HVl)分别对原棉及开清棉、梳棉、精梳等工序的半制品进行大量而细致的测试，检测结果发现，从轧花厂出厂的原棉开始，到进人纺纱开、清、梳及精梳等生产工序后，棉结杂质的变化规律。一般经过轧花厂轧制的原棉(熟棉)棉结数在200粒左右，开清棉工序由于清除杂质的需要，使纤维受到损伤而产生大量棉结约400桫g。梳棉机的梳理机构在精细梳理及排除结杂的作用下，棉结大量减少，比开清棉半制品棉结含量减少80％，达到肋桫g，最低减少到40粒左右(MKS梳棉机)，精梳机的精梳条可减少到20桫g左右，其他并粗工序虽然也会影响棉结的波动，但比开清棉及梳棉对棉结的增减要次要的多。　　因此，国内外许多研究机构及机械制造厂，一方面研究如何改进开清棉的功能，尽可能在排除杂质，开松原棉的同时减少棉结的产生，另一方面对梳棉机如何进一步降低棉结作了大量细致的研究，对梳理技术进行大量的改进，如采用新型针布、增加固定盖板，提高锡林盖板区的分梳质量，排除细小棉结，以及对后车肚喂人部分进行改进，像DK803、DK903高产梳棉机的后部改为渐增性分梳除杂三刺辊系统提高了清除结杂的功能，减少对纤维的损伤。在高产梳棉机上配置了高科技的在线监控技术，以便及时掌握好解决产品质量的问题。　　应用HVI及乌斯特AFIS离线检测仪，大量的逐包，逐批检测，发现棉纤维中不成熟纤维含量的多少，对棉结多少影响很大，在混配棉指标中把不成熟纤维占的百分比当作重要混棉指标，使不成熟纤维在原棉中占的比例稳定，对稳定与减少棉结起了重要作用。　　乌斯特公司的一句名言是：如果不能对半制品，成品质量进行检测，那就谈不上对半制品或成品质量的控制，如果不能控制半制品，成品的质量，也就无法进一步改进与提高半制品、成品质量。　　如上所述，高产梳棉机是降低生条棉结含量的重要工序，加强对梳棉机生产过程及生条质量的检测与控制、在线和离线监控高产梳棉机的结杂含量，对稳定半制品及成品质量有十分重要的意义。　　20世纪80年代，由于高科技的电子计算机技术、传感技术、变频调速技术与纺纱机械的结合，使得对开清棉、梳棉及其他工序的监控技术有很大发展，其中包括对原料性能，半制品质量及成纱质量连续不断的监控系统。

积分奖励对错题：在数理统计中，离散性特征参数反映变量的波动情况（）

以光谱为例，现在感觉安平老师在紫外版面已经树立的一个比较好的品牌，得到了广大版友的广泛认可，我想能不能把这个品牌推广至其他的版面，尤其是比较热门的版面，这样每个版面有一两个版友认可的品牌，对整个论坛人气的提升是很有帮助的。主要的如何来树立这个品牌，除了品牌代言人自己，我们应该做些什么，才能树立起更好的品牌

序号http://61.164.36.250:8001/CSTJ/IMAGES/kanwu.gif 刊名ISSNCN核心期刊1高等学校计算数学学报1000-081X32-1170/O1★2高校应用数学学报：A辑1000-442433-1110/O★3计算数学0254-779111-2125/O1★4模糊系统与数学1001-740243-1179/O1★5数学年刊：A辑1000-831431-1328/O1★6数学学报0583-143111-2038/01★7数学的实践与认识1000-098411-2018/O1★8数学物理学报：A辑1003-399842-1226/O★9数学进展1000-091711-2312/O1★10数学杂志0255-779742-1163/O1★11数理统计与管理1002-156611-2242/O1★12运筹与管理1007-322134-1133/G3★13应用数学学报0254-307911-2040/O1★14应用数学1001-984742-1184/O1★15应用概率统计1001-426831-1256/O1★[tr

标准数理统计模板-终结版 完全按照GB/T 6379.2-2004n=2条件下，包括表ABC 、h图、k图、检查一致性的计算法以及拟合公式，希望大家提出宝贵意见，谢谢！我的QQ 1251338568 madeqi77@163.com

读书的时候该课程取消了,现在工作了,对概率和数理统计有兴趣,但不找不到相应的课程,自己看书很多地方都看不懂,毕竟没有基础,各位有没有好介绍呢?最好是在高校,远程教育就更好了,本人在广东!谢谢

环境监测常用数理统计方法[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=175234]环境监测常用数理统计方法[/url]

请问哪本书里有电子衍射晶系的图系？

对于检出限的研究是原子光谱分析的一个非常重要的分支，如何从概率论及数理统计理论角度推导检出限公式？

在大力发展禽业生产的同时，不断提高禽肉品质，发展无公害，绿色肉食品的生产加工，既是保证消费者安全的需要，也是我国加入世贸组织后不断扩大肉食品国际贸易的根本出路。因此，如何有效减少禽肉中的药物残留量，是当前大力发展养禽业中的一项重要课题。 形成药物残留的原因造成药物残留的原因有以下几种：使用兽药不规范，滥用抗生素类、磺胺类、呋喃类、抗球虫类药物,且在出栏前没有休药期。 在饲料中超量添加添加剂成分。有的养殖户为了提高饲养效果，将预混料或添加剂加倍使用,由此出现高铜、高钵、高铁、高硒等，也是导致药物残留的一个原因。 饲料中有毒物质含量超标。例如，饲料原料中有毒元素汞、铅、砷、氟的严重超标,或该地区某一元素含量超标,长期饲用会形成药物残留。 减少药物残留的措施严格执行食品卫生标准，科学合理地使用兽药、控制药物残留，确定休药期。养殖户应在兽医的指导下,根据兽药种类、成分及致病微生物对药物的敏感性合理使用,对症下药，不乱用、滥用药物。应当选择一些疗效高、作用强、代谢快、副作用小的抗菌药物,并且在家禽出栏前1～2周停止用药。 严把饲料关。最好使用正规厂家生产的成品饲料，确需自配的，应在配制过程中科学合理地使用添加成分，不能为了提高饲养效果、生长速度，随心所欲地添加其它成分,从而降低了禽肉品质。 治病用药应尽可能选用抗菌中草药。抗菌中草药多属清热药，能抑制或杀灭多种病原微生物,使用抗菌中草药具有药源丰富、价格低廉、不良反应少、不易产生耐药菌株、无药物残留等优点。常用的抗菌抗病毒中草药有黄连、黄苓、黄柏、大蒜、白头翁、龙胆草等,其制成中成药制剂多用于防治鸡白病、伤寒、大肠杆菌病、霉形体病等,效果较为显著。 预防为主防重于治更新观念、树立新的“防病用药”观点。 首先要牢固树立“预防为主、防重于治”的方针，预防胜于治疗。在禽病防治方面，除了做好疫苗防疫外,更应当在饲养管理上狠下功夫。如为禽群提供适宜的温度、湿度,保持适宜的饲养密度、合理的光照、新鲜的空气，喂给优质的全价饲料,实行隔离饲养及全进全出制。这样做不仅可以阻断病原微生物的传播,同时提高了鸡体的抗病力。 其次要树立消毒胜于投药的观点。一种抗菌药只能抑制或杀死一种或几种病原微生物，而一种好的消毒药可以杀死几十到上百种病原微生物，且不易产生耐药性,价格便宜,操作简便易行。因此应合理应用消毒药，建立严格的消毒制度，使禽群生活在没有病原体或病原体较少的环境里，降低感染机会。由于消毒药都喷于禽体外,禽肉内不形成残留。 第三要树立药物治疗并非万能的思想，药物虽是防治疾病的有力武器，但一定要合理使用，切忌盲目使用或乱用、滥用。一般在可能诱发病症的应激状态下，才应用药物进行防治。同时更应注意搞好环境卫生,如清理粪便、通风换气、卫生消毒,不断净化环境，减少污染，充分发挥药物的使用效果。

环境科学领域学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题张利田，卜庆杰，杨桂华，刘秀兰《环境科学学报》编辑部， 北京 100085http://www.actasc.cn/hjkxxb/ch/first_menu.aspx?parent_id=16在环境科学研究中，经常会涉及到对随机变量大小、离散及分布特征描述以及对2个或多个随机变量之间关系比较的问题。而对随机变量及随机变量之间的关系进行定量描述的数学工具就是数理统计。由于能否正确使用各种数理统计方法关系到能否得出客观和可信的结论，所以，来稿中使用的数理统计方法是否正确是学术期刊编辑们极为重视的问题。针对近年来《环境科学学报》作者稿件中常见的数理统计方法方面的错误，我们对环境科学领域学术论文中常用数理统计方法（主要是相关分析和回归分析）的正确使用问题进行了初步分析，希望能对《环境科学学报》的作者们有所帮助。1 统计软件的选择在进行统计分析时，尽管作者可以自行编写计算程序，但在统计软件很普及的今天，这样做是毫无必要的。因此，出于对工作效率以及对算法的可靠性、通用性和可比性的考虑，多数科技期刊都要求作者采用专门的数理统计软件进行统计分析。我们在处理稿件时经常发现的问题是，作者未使用专门的数理统计软件，而采用Excel这样的电子表格软件进行统计分析。由于电子表格软件提供的统计分析功能十分有限，很难满足实际需要，除非比较简单的分析，我们不主张作者采用这样的软件。目前，国际上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较著名有SPSS(Statistical Package for Social Sciences)、SAS(Statistical Analysis System)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是专门为社会科学领域的研究者设计的（但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用）；BMDP是专门为生物学和医学领域研究者编制的统计软件。目前，国际学术界有一条不成文的约定：凡是用SPSS和SAS软件进行统计分析所获得的结果，在国际学术交流中不必说明具体算法。由此可见，SPSS和SAS软件已被各领域研究者普遍认可。我们建议《环境科学学报》的作者们在进行统计分析时尽量使用这2个专门的统计软件。目前，有关这2个软件的使用教程在书店中可很容易地买到。2 均值的计算在处理实验数据或采样数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，多数作者会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。在数理统计学中，作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等。何时用算术平均值？何时用几何平均值？以及何时用中位数？这不能由研究者根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其总体的数学期望就是其算术平均值。此时，可用样本的算术平均值描述随机变量的大小特征。如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则可用几何平均值描述该随机变量总体的大小。此时，就可以计算变量的几何平均值。如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。退而求其次，此时可用中位数来描述变量的大小特征。3 相关分析中相关系数的选择在相关分析中，作者们常犯的错误是简单地计算Pearson 积矩相关系数，而且既不给出正态分布检验结果，也往往不明确指出所计算的相关系数就是Pearson 积矩相关系数。常用的相关系数除有Pearson 积矩相关系数外，还有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数等。其中，Pearson 积矩相关系数可用于描述2个随机变量的线性相关程度（相应的相关分析方法称为“参数相关分析”，该方法的检验功效高，检验结果明确）；Spearman或Kendall秩相关系数用来判断两个随机变量在二维和多维空间中是否具有某种共变趋势，而不考虑其变化的幅度（相应的相关分析称为“非参数相关分析” ，该方法的检验功效较参数方法稍差，检验结果也不如参数方法明确）。各种成熟的统计软件如SPSS、SAS等均提供了这些相关系数的计算模块。在相关分析中，计算各种相关系数是有前提的。对于二元相关分析，如果2个随机变量服从二元正态分布，或2个随机变量经数据变换后服从二元正态分布，则可以用Pearson 积矩相关系数描述这2个随机变量间的相关关系（此时描述的是线性相关关系），而不宜选用功效较低的Spearman或Kendall秩相关系数。如果样本数据或其变换值不服从正态分布，则计算Pearson 积矩相关系数就毫无意义。退而求其次，此时只能计算Spearman或Kendall秩相关系数（尽管这样做会导致检验功效的降低）。因此，《环境科学学报》编辑部要求作者在报告相关分析结果时，还应提供正态分布检验结果，以证明计算所选择的相关系数是妥当的。需要指出的是，由于Spearman或Kendall秩相关系数是基于顺序变量（秩）设计的相关系数，因此，如果所采集的数据不是确定的数值而仅仅是秩，则使用Spearman或Kendall秩相关系数进行非参数相关分析就成为唯一的选择。4相关分析与回归分析的区别相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法，在环境科学及其它科学研究领域有着广泛的用途。然而，由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处，且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别，从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是，用回归分析的结果解释相关性问题。例如，作者将“回归直线（曲线）图”称为“相关性图”或“相关关系图”；将回归直线的R2(拟合度，或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”；根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。这些情况在《环境科学学报》的来稿中极为普遍。相关分析与回归分析均为研究2个或多个随机变量间关联性的方法，但2种数理统计方法存在本质的差别，即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势（即共同变化的程度），回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中，两个变量必须同时都是随机变量，如果其中的一个变量不是随机变量，就不能进行相关分析。这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析，其中的因变量肯定为随机变量（这是回归分析方法本身所决定的），而自变量则可以是普通变量（规范的叫法是“固定变量”，有确定的取值）也可以是随机变量。如果自变量是普通变量，采用的回归方法就是最为常用的“最小二乘法”，即模型Ⅰ回归分析；如果自变量是随机变量，所采用的回归方法与计算者的目的有关---在以预测为目的的情况下，仍采用“最小二乘法”，在以估值为目的的情况下须使用相对严谨的“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”，即模型Ⅱ回归分析。显然，对于回归分析，如果是模型Ⅰ回归分析，就根本不可能回答变量的“相关性”问题，因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念（问题在于，大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析！）。此时，即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析，也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。如果是模型Ⅱ回归分析，鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题，但因回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段，因此，若以预测为目的，最好不提“相关性”问题；若以探索两者的“共变趋势”为目的，建议作者改用相关分析。需要特别指出的是，回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此，这极易使作者们错误地理解R2的含义，认为R2就是 “相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于，对于自变量是普通变量（即其取值具有确定性）、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析，2个变量之间的“相关性”概念根本不存在，又何谈“相关系数”呢？（说明：二元回归可决系数符号用小写r2）5 显著性水平相关分析及正态分布检验等均为基于假设检验的统计分析方法。而显著性水平的确定是假设检验中至关重要的问题。显著性水平反映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性。通常，拒绝客观上正确的原假设的几率用α值表示，该值被称为假设检验的显著性水平（Significant level）。α值一般在进行假设检验前由研究者根据需要确定，常用的取值是0.05或0.01。对于前者，相当于在原假设事实上正确的情况下，研究者接受这一假设的可能性为95%；对于后者，则研究者接受事实上正确的原假设的可能性为99%。显然，降低α值可以减少拒绝原假设的可能性。因此，在报告统计分析结果时，必须给出α值。在进行统计分析时，各种统计软件通常在给出检验统计量的同时，也给出该检验统计量取值的相伴概率（即某特定取值及更极端可能值出现的准确概率，用p表示）。p值是否小于事先确定的α值，是接受或拒绝原假设的依据。如果p值小于事先已确定的α值，就意味着原假设成立的可能性很小，因而可以拒绝原假设。相反，如果p值大于事先已确定的α值，就意味着原假设成立的可能性较大，因而不能拒绝原假设。在计算机软件尚不普及的情况下，计算检验统计量

环境监测常用数理统计方法 pdg版本[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=159571]环境监测常用数理统计方法[/url]

[align=center]样品管理流程梳理[/align][align=center]西安国联质量检测技术股份有限公司[/align][align=center][size=13px][b]化工室：陈娇[/b][/size][/align][color=#111f2c]在我们日常检测工作中，我们所检测的样品需要得到合理的管控，所以，我们制定了相关的样品管理程序来开展实际工作。下面，就相关程序进行具体罗列。[/color][color=#111f2c]1.目的[/color][color=#111f2c]保证检测样品在运输、接收、处置、保护、存储、保留、清理或返回过程得到有效控制，保证样品完整和其标识的连续完好，满足检测工作要求。[/color][color=#111f2c]2.适用范围[/color][color=#111f2c]适用于公司样品从运输、接收、处置、保护、存储、保留、清理等全过程的控制[/color][color=#111f2c]3.职责[/color][color=#111f2c]抽样人员负责运输途中样品完好，业务人员负责将需要检测的样品移交样品管理员，受理人员负责赋予样品編号，样品管理员负责样品的接收、标识粘贴、拍照、存储、保留、退还、清理等样品管理，检测人员负责样品检测过程的保护、标识、暂存安全性管理。[/color][color=#111f2c]4.工作流程[/color][color=#111f2c] 4.1样品的运输：样品采集、运输、贮存等过程中，应采取必要的措施防止交叉污染、环境污染和样品中固有微生物的数量及生长能力发生变化。每份样品应独立包装，外包装容器应清洁、防漏。样品应在接近原有贮藏温度的条件下运输，需要冷藏、冷冻保存的样品，应使用能达到规定温度的保温箱进行运输。样品应尽快送达实验室检验。对于需长途运输的样品，须参照《长途运输样品保障制度》执行。样品的储运过程中注意保证样品性能不发生变化。[/color][color=#111f2c] 4.2样品的接收：送检样品接收，客户送样或营销人员转送样品均需填写《来样登记表》，受理部的样品管理员根据《产(商)品质量委托检验检测协议》(以下简称“委托协议”)核对样品(预包装产品标签)信息如下:a)样品名称、生产日期、样品数量、包装、规格型号、商标、批号、执行标准等b)核查样品状态，预包装样品完整性，样品的密封性，做好样品临时标记(未取得受理编号前)防止样品混淆c)保存条件应符合产品标淮或标签明示保存条件 d)危险化学品的样品包装应符合《危险化学品目录(2015版)》中相关要求或查询http：//www.somsds.com/网样品信息与产(商)品质量委托检验检测协议信息一致时，接收样品，移交“委托协议”进入受理环节 信息不一致时，将“委托协议”和样品一同退至营销入员并明确拒绝原因。抽样样品接收：环境领域采样的样品直接移交科室样品管理员，科室对样品的完好性、样品信息及样品处置负责。采样部抽样样品移交受理部的样品管理员，同时提供《商品质量抽查检验工作单》、《食品安全抽样检验抽样单》(以下统称为“抽样单”)、《样品信息汇总表》。样品信息核对确认无误后，食品类填写《国家食品安全抽样检验样品移交确认单》，非食品类填写《样品交接单》双方签字确认。样品管理员核对以下样品信息:a)检查样品、封条、包装的完好性b)样品名称(真实属性)、抽样単编号、封条编号、样品数量(实际检样量，备份样品量)、规格型号、商标、批号、执行标准等c)保存条件应符合产品标准或包装明示保存条件d)危险化学品的样品包装应符合《危险化学品目录(2015版)》中相关要求 样品信息与《抽样单》信息一致时，接收样品，移交《抽样单》进入受理环节 信息不一致时，将《抽样单》样品一同退至采样部并明确拒绝原因。[/color][color=#111f2c]4.3样品的标识：危险性象形图标识，对于危险性化学品，根据《化学品分类和危险性象形图标识通则》、《化学品分类和危险性公示通则》，在样品显眼处粘贴，起警告、警示作用，受理人员按编号规则要求对检测样品进行唯一性编号，样品管理员负责将样品编号标识粘贴在样品上，样品编号一直伴随着样品出入库及整个检测的全过程[/color][color=#111f2c] 4.4样品的流转：检测人员凭《检验检测业务流转单》/《任务下达单》领取样品，检测人员领取固废样品时由样品管理员双人进行监督、执行，检测人员领取、归还样品须在《样品领用登记表》签字。环境样品流转分送样和采样，送样由受理部接样检查登记后立即移交环境室，采样直接入科室登记，标识，确保时效性。[/color][color=#111f2c]4.5样品储存：样品室的样品管理应有专人负责，限制出入。样品应分类存放，标识清楚。样品存储环境应安全，无腐蚀，清洁干燥且通风自好，凡是标准对样品储存有环境条件要求的，必须监控。检测科室负责检测期间的样[/color][color=black]品管理。[/color][color=#111f2c]样品完成受理后进行分类储存：预包装样品，按照标签(包装)标识进行存贮，农产品依据《国家食品安全监督抽检实施细则》执行。其中，水果、蔬菜、鲜蛋检样冷藏储存，畜禽肉、水产品检样冷冻储存，畜禽肉、水产品、水果、蔬菜备份样品[/color][color=#111f2c]冷冻储存，鲜蛋备份样品冷藏储存，豆类备份样品可常温储存。各类不同样品的保存期限：自做出检验结论之日起合格样品保存三个月；不合格样品保存六个月，涉及保健品备案或者注册的样品留样应当保存至样品的保质期结束：涉及固体废物鉴定类的样品保存期限不少于十二个月，保存期满样品全部退还客户。环境土壤分析取用后的剩余样品保留半年、预留样品保留2年，特殊、珍稀仲裁有争议的样品永久保存。易燃、品爆和有毒的危险样品应隔离存放，及时通知业务人员，业务人员负责联系客户，及时将样品退还：业务人员离职或者无法取得联系时由业务人员上级负责人进行处置。超过保存期限的样品由样品管理员进行处置。食品备样储存按照《食品(含农产品)样品处置作业指导书》。环境样品应根据相关监测标准或技术规范的要求，采取加保护剂、冷藏、避光、防震等保护措施，保证样品在保存、运输和制备过程中性状稳定，避免玷污、损坏和丢失，样品分区存放，并进行明确标识[/color][color=#111f2c]4.6样品处置：1.客户需领回的样品，样品完成检测后直至报告制作完成，将剩余样品退还客户，并填写《检测样品留样登记表》明确退还原因，其中容器类、配件类、研发类、有危险等样品不留样，其余样品均应留样以供异议、争议等情况时进行结论复核2.固废检测类样品在保存期后全部退还客户并填写《固体废物流转表》明确备注样品退还信息，由业务人员前往样品室领取样品签字，退还客户。2.客户不需领回的样品，样品管理负责人分类填写《检测样品处理申请表》，说明处理方式，由中心负责人审核、批准后方可进行处理。3.处理方式：1）食品类：保存期满后样品应按照生活垃圾处置，封条应粉碎、无法复原后同生活垃圾处置2)非食品类：有危险类和无危险类样品a.有危险类样品：样品退还客户或者选择有资质公司处置。b.无危险性类样品：选择有资质公司处置。处置样品时应防止污染环境及造成危害，尽可能无害化处置。祥品管理员应及时归档保存所有样品处理纪录。客户有异议复测的样品，对检测结果有异议，需要复检的样品，样品管理负责人自收到样品调取函或者相关文件后按相关法规要求将备份样品移交复检机构，填写《复检样品确认和移交单》做好相关记录。样品完成检测后，检验结果涉及致病菌由微生物室检验员在实验室进行高温灭菌，按照生活垃圾处置。食品或农产品兽残/农残超标等情况，检测人员保存检毕样品移交样品管理人员，报告超标结果,10倍以上超标，样品管理员可参考按照化学污染废弃物定期移交公司签的的机构处理。[/color][color=#111f2c]4.7资料管理，样品拍照要求及样品照片的保存，样品管理员对样品进行拍照。样品拍照应体现样品的原始属性、清晰、可见及样品的完整形。拍照后按照相关要求进行备份、上传。样品记录填写及保存，样品记录应清晰可见、规范性填写，定期将样品记录资料移交档案负责人处。检测样品的保密与安全：样品管理全员严格按照与客户签订的协议或有关规定进行样品的检测、贮存和处置，严格执行《保护机密信息和所有权管理程序》，对客户的样品、附件及有关信息负保密责任。除不合格样品需要复测外，留样期内的备样不得以任何理由、任何形式地挪作他用。[/color]

大家有没有把数理统计运用到实验中？一般都用什么软件？怎么进行分析？欢迎大家讨论！例如你遇到了数据异常，你是怎么处理的？为什么这么处理？

在做作业指导书时把所有的仪器操作规程、保养维护规程等都编进作业指导书里去了，弄了厚厚的上下册两本，这样做合适吗？大家都是怎样做的？

实验室危险源应该怎么写在文书里面？用不用单独写一份文书来提醒大家？

[font=&]【题名】： 光学传递函数及其数理基础（书_[font=&][color=#333333]麦伟麟著_1979)[/color][/font][/font] [font=&]【链接】： https://www.qianqiantushu.com/ebook/3707967.html[/font]

序号 术语名称 英文名称 定义 符号 允许使用的同义词 停止使用的同义词 2.7.1 观测值 obserations 在试验中所测量或观测到的数值 　 　 2.7.2 极差 Range 一组观测的最高值和最低值的差值 　 　 2.7.3 偏差 dcviation 一个观测值与一个规定值之间的数值 　 　 2.7.4 平均偏差 Mean deviation 各观测值与其平均值差值（取绝对值）的平均值 　 　 2.7.5 总体 Population universe 作为数理统计对象的全部观测值 　 母体 2.7.6 个体 individual 总体中的一个，即指一个观测值 　 　 2.7.7 总体平均值 Population mean 总体中全部观测值的平均值 μ 　 2.7.8 方差 variance 各观测值与其平均值差值的平方和除以自由度 V S2

2”的效应，而你会受益匪浅。试想一下，当你申请终身教职面对评估时，你之前的“标杆”推广策略说不定会让评审委员会的成员看到你的档案就认出你来，这会是多大的帮助?　　最终于，在医学研究前行的道路上，你会拥有选择的优势，这个优势可以帮助你对哪些“say no”，get到这个技能你将越来越受欢迎，在一个团队中也会拥有举足轻重的地位。随之而来的就是更多更好的机会在你面前，而你的“标杆”可以帮助你过滤它们，让你集中精力在最主要的事情上。树立起医学论文的“标杆” 本文源自：莱博医学

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