统计学分析法范文10篇

一、行政管理中的量化研究方法

量化研究一般指对事物可以量化的部分进行测量和分析，以检验研究者自己关于该事物的某些假设的研究方法。行政管理中的量化管理，从狭义的方面说涉及两部分：一是针对管理人员自身的管理工作的量化，即内部效率；二是针对所处理事务的效率评估量化，即内部外部效率的综合评价，针对不同的部分，应有不同的量化管理对策。本文是从狭义方面来分析量化方法在行政管理中的运用。

二、量化研究方法在我国行政管理中的运用

在公共政策科学化的背景下，以理性分析为基础和根据的定量分析是当代公共政策分析的主流。这是由公共政策分析的学科任务所决定的。量化研究在行政管理中运用的基本步骤是：第一，建立一个关于行政管理的量化研究模型；第二，收集所要研究问题的数据，即量化的进程；第三，将收集到的行政管理资料进行进一步的分析，诠释；第四，总结，得出量化的结论；第五，将定性和定量研究方法结合起来，用定性方法来诠释所要研究的问题，用定量方法来做结论。

三、中外行政管理量化研究的差异

第一，从研究方法上来看，目前我国行政管理量化分析的研究主题以公共政策问题的构建为主，而该类主题相对而言更适用于统计分析方法。美国对于行政管理的量化研究已较为深入，使用的方法也比较多元化，结合了计量经济学分析法、统计学分析法、数学分析法等，更为详尽的研究了行政管理。

【摘要】目的UF-100全自动尿沉渣分析仪联合尿干化学分析仪与显微镜镜检测定尿中白细胞和红细胞结果的比较。方法收集1000份尿液样本，分别进行UF-100全自动尿沉渣分析仪、尿干化学分析仪与显微镜镜检检测。结果UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析仪联合检测尿中白、红细胞和显微镜镜检检测结果阳性率二者相差不显著(P>0.05)。结论UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析法、显微镜镜检联合应用可以提高检测精确度。

【关键词】UF-100全自动尿沉渣分析仪；干化学分析法；白细胞；红细胞

近年来，随着尿干化学分析仪和全自动尿沉渣分析仪的出现，使尿常规检查实现了自动化，提高了尿液分析的速度和准确性，为了解UF-100全自动尿沉渣分析仪和尿干化学分析法在尿常规检验中联合应用的临床价值，我们对1000份尿液标本进行了UF-100全自动尿沉渣分析仪和尿干化学分析仪检测，并将结果与显微镜镜检作了比较。

1材料与方法

1.1材料和对象

1.1.1仪器和试剂

摘要：大数据时代，数据分析各环节的变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了催化作用.数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案.本文对大数据时代数据分析师的职业需求进行了调研，在此基础上提出了基于R语言的项目式数据挖掘实验教学模式.教学实践结果表明，通过项目式学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力，进一步适应大数据时代数据分析师的职业要求.

关键词：统计学；数据挖掘；实验教学；数据分析师；项目式学习

1引言

2016年美国统计协会(AmericanStatisticalAsociation)对统计学的内涵给出一个较为简洁的说明，将统计学定义为：“thescienceoflearningfromdata”，即从数据中学习的科学[1].该定义实际上与数据科学（DataScience）的内涵如出一辙.笔者以为ASA之所以对统计学做出这样的内涵解释，实际上表明在大数据浪潮中，统计学正走在变革的道路上.大数据时代，数据的产生、收集、分析与应用等环节都发生着深刻的变化.互联网技术的高速发展使每个人成为数据的生产者，数据生产已经突破了时间、地点的限制，数据量也由抽样数据向大数据转化；数据的存储类型由纸和笔记载的关系型结构化数据向半结构、非结构和异构的网络数据类型转化；数据的采集由根据统计分析目的的调查式收集向基于大数据技术的自动化采集方法转化；数据的分析由传统的验证型分析方法向探索型分析方法转化；数据的应用由辅助管理决策向引导变革转化.以上变化正在重塑数据分析流程，而数据分析模式的变革必然引起教育模式的改革.事实上，在大数据洪流的冲击下，统计学专业的人才培养模式已经悄然发生变化.当前，统计学专业融合大数据、计算机、人工智能等相关学科知识，引导学生认识和掌握数据处理的新技术，推动交叉学科应用型人才的培养，已经成为共识.其中，在统计学专业课程体系中引入数据挖掘课程就是典型的代表.数据挖掘技术在一定程度上弥补了传统统计分析方法的不足，可以进一步增强学生探索性数据分析的能力，更加适应大数据时代的需求.与统计学强调推断理论和方法不同，数据挖掘强调经验，着重于从数据中挖掘有用的模式和价值，只要能够有效地解决问题，方法和模型本身并不重要.因而，笔者认为数据挖掘课程能够拓展统计学专业学生数据分析的思路和方法，进一步加深对数据分析内涵的理解.由此，本文致力于探索大数据背景下统计学专业数据挖掘实验课程教学模式，以提升统计学人才实践应用能力，使其不断适应大数据分析的需求.

2大数据时代市场对应用型统计人才的新需求

数据分析师是统计学专业大学生毕业后的主要职业选择之一.数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才[2].为了客观分析大数据时代应用型统计人才需具备的知识、能力和技术，本文通过智联招聘网对企业公布的数据分析师职位招聘信息进行了调研，这些招聘信息都是面向应届本科毕业生的，具有较强的针对性，调研时间为2018年8月3日.本文调研了七家上市公司[3]，有国企事业单位、互联网公司、金融公司、网络游戏公司、网络媒体公司等，各公司对数据分析师的岗位职责、知识要求、能力要求和技术要求见表1所示.从数据分析师的岗位职责来看，不同类型的企业虽然具体要求不同，但是核心职责是相同的，主要有三个方面：负责业务部门的数据需求分析，也就是通过调研了解业务部门的需求，确定数据分析对象和目的；构建业务数据分析指标体系，即如何开展数据分析工作，确定数据采集、处理和分析及结果解读等环节的指标、方法、模型及数据分析工具等；为业务部门提供数据决策支持，包括撰写调研报告、数据分析报告及设计数据产品和开发数据分析工具等等.从岗位职责的核心要素来看，数据分析师是非常契合统计学专业的人才培养目标的，从调研到设计到分析到结果解读，是数据分析的一个完整流程.但是，也可以看出很多企业在数据分析中特别强调了数据挖掘方法，如北京计算机技术及应用研究所强调用户行为挖掘和个性化推荐、金融界强调用户行为数据和网络日志数据挖掘，而这些都不是传统统计学分析方法的范畴.从知识要求来看，大部分企业都要求数据分析师具有统计学专业背景，但互联网公司特别强调统计学、数学和计算机的交叉和融合.实际上，数据分析师作为复合型人才，除了掌握必要的统计分析理论和方法外，数学建模和编程能力都是必不可少的.从能力要求来看，较强的数据敏感度和清晰的逻辑思维能力是核心要素.其次，从业务来看，数据分析师需要同不同的部门打交道，沟通协调能力和团队协作能力也是必不可少的.从技术要求来看，大部分企业都要求数据分析师至少要掌握一种统计分析软件，如SPSS或MATLAB；至少要熟悉一种编程语言，如Python或R；至少要掌握一种数据库技术，如MySql/Oracle/SQLServer等，最简单的是excel.在高校及商业统计分析领域，R语言是当前最受欢迎的统计编程语言之一.综合以上分析可以得出，统计学专业的学生要想成为出色的数据分析师，除了具备坚实的统计学理论和方法外，还需要具备良好的计算机能力，如数据库技术和编程能力.更重要的是，数据挖掘方法与技术作为大数据技术的基础已经成为数据分析师必备的技能，也是企业招聘时重点关注的技术.

摘要：测量系统分析（MSA，MeasurementSystemAnalysis）是一种关于检验的分析工具，是ISO/TS16949汽车行业质量管理体系中的五大工具之一。测量系统分析源于国外，但现在已经越来越被国内制造型企业所重视，因为它是一种比较系统，比较全面的客观数据分析工具，是质量管理的重要手段之一。

关键词：测量系统分析，质量管理，计数型，计量型

1、引言

近年来，产品质量已经成为企业核心竞争力之一。质量源于数据，数据源于测量，所以合格率、不良率等反映产品质量存在问题的数据的真实性至关重要，而且数据和测量贯穿在整个生产过程中，不管是在进货质量控制中、过程质量控制中、还是在质量改进过程中都离不开数据支持和分析。测量系统分析是一种数据分析工具，通过有目的、有规律的系统的采集大量数据后，对数据进行可靠性、置信度、概率学分析研究，测算出此系统偏差的水平，及可能产生的原因（系统的、随机的），综合判定测量系统的状态，评估测量系统的能力，根据计算结果，分析是否需要采取措施减小或消除误差，从而保证数据的真实性和稳定性。

2、测量系统分析的理论与方法

2.1、测量系统分析的相关概念。测量被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们对于特定特性之间的关系”。测量过程被定义为这个对某具体事物赋予数字（或数值）的过程。测量值被定义为通过测量过程所得到的数值。测量设备是指用来获得测量值的设备，一般是指在企业中的检测仪器或设备。测量系统是指在测量过程中，为了得到测量结果，所使用的操作者、设备、软件、环境等因素的集合，包括所有测量过程中的影响因素。测量系统分析是指通过统计学的方法，对测量数据进行误差或标准差等计算，通过数据波动情况来分析整个测量过程中存在的问题，找到误差来源并进行消除，从而保证所得到的测量结果的准确性。测量系统分析实际上是分析测量系统所带入的变异相对于工序过程总变异的大小。其有五大特性，偏倚、线性和稳定性属于位置变差；重复性和再现性属于宽度变差。通过测量过程能得到准确数值的测量系统称为计量型测量系统；通过测量过程不能得到准确数值，只能定性的得到合格或不合格判定的测量系统称为计数型测量系统。偏倚、线性、稳定性、重复性和再现性的分析方法属于计量型测量系统；假设检验分析法（KAPPA）属于计数型测量系统。在实际生产应用过程中，根据生产现场中测量系统的特性特点及应用情况，需选用不同的分析方法来进行判定。2.2、测量系统分析的特性。从理论上来说，测量系统测试出来的数据应该是0偏差、0偏倚、错误概率为0的统计特性，是绝对准确和稳定的数值。但是在现实中，由于各类影响因素的影响，根本做不到0变差。识别变差源的工具有因果图等。变差源各式各样，例如：产品清洁度、人员态度、温湿度、检验设备维护保养等。每一个变差对测量系统都会产生影响，且影响唯一。在实际应用中，如果测量系统是在受控的条件下，大多数测量过程的变差都应该呈现为正态分布，或是说是接近正态分布。如果测量系统是在不受控的条件下，则不适合用统计学的方法对其进行研究和分析，会得出错误的结论，因为统计学方法是以正态分布为前提假设的。对不同变差源的影响应经过短期和长期的分析：短期分析是指短时间内测量系统随机误差。由偏倚、线性、重复性和再现性所得的误差所合成。长期分析指在一定时间内测量系统随机误差。由稳定性所得的误差所组成。测量系统变差的特性是指过程在受控条件下，标准的正态分布曲线主要包括两种变差因素：位置变差和宽度变差。位置偏差一般用偏倚、线性和稳定性来表示；宽度变差一般用重复性和再现性来表现。再加上分辨力，就形成通常所说的测量系统能力的“六性”。2.2.1、分辨力。分辨力是指一个测量设备能够检测并显示相对于参考值的变化量。也被称为解析度。通常是指测量设备上的最小刻度值。测量设备的分辨力一般要至少等于被测物体的值的十分之一。例如要测量一个盒子的长度大概是10cm，就必须找一把最小刻度在1mm的尺子去进行测量，才能保证基本的精度，如果找一把最小刻度在1cm的尺子去进行测量，精度就会很差，测量偏差就会增大。如果找一把最小刻度在1um的尺子去进行测量，精度会很高，但可能会精度过剩，造成浪费。2.2.2、偏倚。偏倚是指对于同一产品上的同一特性的多次测量平均值与真值（参考值）的差异。偏倚也可以被称为是“准确度”。偏倚是测量系统的系统误差。偏倚和变差经常被用来形容一组数据的好坏，偏倚小和变差小的数据是高质量数据；偏倚大和变差大的数据是低质量数据。由于各因素的影响，测量系统不可能为0偏倚，所以对于每个测量系统来说，或多或少都会存在偏倚。2.2.3、稳定性。稳定性是指偏倚随时间的变化程度，在一定的监控时间范围内，用同一个操作人员用同一台检测设备对同一个样品的同一特性进行多次测量所获得的总变差。如图1所示。稳定性反映出测量系统的过程受控，印象因素中只有普通原因没有特殊原因，只有受控条件下对其进行研究才有意义。2.2.4、线性。线性可以被理解为对于不同量程的偏倚的变化。理想状态下，量程大和量程小对偏倚不造成影响，但是由于量具的做工问题、老化问题、人员操作问题等，在实际应用的时候，量程大和量程小的部分都会产生偏倚，这个偏倚我们可以用校准的方法进行有效地修正。如图2所示。2.2.5、重复性。重复性是指一个操作人员用同一台检测设备对同一个样品的同一特性进行多次测量而得到的测量变差，是设备本身的固有变差，也可以被理解为是一种普遍原因的变差，就是指在其他条件（测量人员、测量设备、测量环境、测量方法等）都被限定住的情况下，系统内部的变差。图3表示了测量系统的重复性。2.2.6、再现性。再现性是指不同的操作人员使用同一台检测设备对同一个样品的同一特性进行多次测量而得到的测量变差，手动检测设备受不同操作者的操作手法的影响比较大，但不代表自动检测设备不存在此类影响，环境的微小变化、产品的摆放位置等都会对结果产生影响，而且在再现性的计算中还会包括重复性。2.2.7、GRR或量具的重复性和再现性（GageR&R）GRR指的是重复性和再现性的联合估算值。2.3、测量系统分析的方。法2.3.1、计量型测试系统的分析方法。计量型测试系统主要针对的是能测量出具体数值的测量系统，分析方法主要有：极差法、均值‐极差法和方差分析法。极差法最为简单，用于快速判定系统是否有变差，但无法分辨出变差来源。均值‐极差法在极差法的方法上更进一步，能体现出重复性和再现性，但对两者的关系不进行评价；方差分析法是统计学标准方法，计算比较复杂，估算值比较准确，能体现出各因素之间的交互作用等。在实际应用的过程中，需要根据现场情况选择适用的分析方法来进行分析。2.3.2、计数型测量系统的分析方法。计数型测量系统分析方法是一种针对只能进行合格与否判定的，无法测量出具体数值的测量方式而进行的统计学分析，常用的分析方法有假设实验分析‐交叉表法。由于其没有计量型测量系统准确，故能选用计量型方法的，还是需要选用计量型分析方法。

1资料与方法

1.1一般资料

选取2012年11月~2013年11月在本院手术室行手术治疗的952例患者作为观察组,选取2011年9月~2012年9月在本院手术室行手术治疗的911例患者作为对照组。两组患者的性别、年龄、术式等一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。

1.2研究方法

在未成立系统追踪管理小组之前,手术室采用传统护理安全管理模式。在成立系统追踪管理小组之后,由该小组主导手术室的护理安全管理,其主要职责包括如下几个方面。

1.2.1完善各项规则制度

摘要：统计分析方法是当下企业应用频率高和效果较好的数据分析方法，对企业的市场营销方案制定以及实际销售工作影响较大。统计分析软件类型较多，有SPSS数据分析软件、SAS数据分析软件等，不同统计分析软件发挥作用不同。但是总的来说，其均具有强大的数据处理和分析能力，可判断市场中企业所处位置、竞争优势和劣势，了解同行业企业产品特点，以及市场发展特点。利于企业及时了解市场需求、客户需求以及竞争者的发展形势等，利于实现企业经济效益。

关键词：统计分析；市场营销；数据统计分析

现代企业在市场中竞争压力较大，企业为在社会立足和发展，掌握准确的市场发展动态、市场中各类数据的增长状况是关键。因此，本文选择就统计分析在市场营销中的作用深入分析，为了确保分析的全面性。首先本文阐述了统计分析方法的内涵，增加对该方法的了解，其次分析统计分析在市场营销中的作用，利于引导企业增加对于统计学分析的重视。而后对统计分析法在企业人力资源管理应用的现状深入研究，最后就统计分析法在企业人力资源管理中的实际应用予以详细论述。

一、统计分析法的含义

统计分析英文名为Statisticalanalysis，其具有目的性和时效性等特点，隶属于商业智能，应用方法简单，且工作量小。统计学分析主要是利用对研究对象的程度、范围、速度、规模等不同数量关系。揭示和认识了事物相互之间的关系、变化的规律以及发展趋势，以此达到准确解释与预测的统计分析方法。统计分析可被划分为五个主要步骤：（1）对需要分析的数据进行性质判断；（2）对基础群体相互数据关系深入研究；（3）建设一个模型，分析基础群体和数据之间的联系；（4）证明此模型是否具有有效性；（5）通过预测分析来判断市场未来的发展趋势。

二、统计分析在市场营销中的作用

1研究对象与实施方法

1.1研究对象及分组

在2012级临床医学本科班的教学中，随机选择8个班（约40人/班），分为4组（2个班/组）：对照组（传统教学法组）、置问法组、病例分析法组与病例分析联合置问法（联合）组。对各班进行标本辨认测试、期末考试成绩进行统计学分析和问卷调查分析，通过统计学分析得出最佳教学模式。

1.2实施方法

1.2.1传统教学法：即课堂教学全程由教师讲授、学生听课，不设置问题，不进行相关病例分析，传统教学法作为本实验的对照组。

1.2.2置问法：置问法以课堂基础知识的相关问题为中心，把问题作为教学的首要环节。采用置问法应在下一次上课前将问题提前布置给学生，让学生课下学习相关解剖知识并查阅相关文献资料。课堂教学实施过程中，围绕所设置的问题用课堂相关知识解释预设问题。

［摘要］经济数学在金融体系中通过微分方程、导数运算、函数运算以及线性代数的法则及其理论，实现对社会经济活动的数模描述，将复杂的金融经济关系用数学公式的形式予以表达，有助于促进现代金融经济的繁荣。这是经济发展的必然，也是时展的要求。本文通过对现代经济分析中的数学应用和金融经济分析中的经济数学应用进行分析，就金融经济中经济数学分析中所面临的问题展开研究，从创新层面上提出优化数学经济分析法的创新措施，希望能为我国经济数学在金融经济分析中的良性发展提供参考。

［关键词］经济数学；金融经济；现代经济

现代金融经济伴随着经济全球化的进程而发展，在经历了十多年的金融实践之后，现代金融经济也开始出现了一些伴生性问题。传统的经济定性分析已难以满足复杂的金融经济发展需求。近年来，所提出的经济数学可视为现代金融体制下而产生的新数学应用方向，其在金融体系中通过微分方程、导数运算、函数运算以及线性代数的法则及其理论，实现对社会经济活动的数模描述。实践证明，经济数学可以有效解决金融经济问题，将复杂的金融经济关系用数学公式的形式予以表达，有助于促进现代金融经济繁荣。当前，经济数学在金融经济分析中的应用较为广泛，其数据的可靠性及分析结果的科学性已逐步趋于成熟。而不可忽视的是，经济数学在其发展进程中仍有部分问题亟待解决，为更好地将经济数学应用在金融经济活动中，进行应用层面的研究具有十分重要的意义。

1现代经济分析中的数学应用

数学以其独特的实践应用价值，在经济社会的快速发展中延伸到行业的各个层面，这是经济发展的必然，也是时展的要求。尤其是数学中的统计学和微积分在现代金融经济中的作用日趋明显，逐步成为金融经济活动的重要手段和标签。同时，因数学应用与信息时代具有先天的契合点，在信息技术的不断助推下，数学模型在金融经济领域的应用更加关键。其有效应用不仅可以使人们科学地对金融数据进行分析，同时能够帮助人们更好地对市场金融环境做出科学而完整的预估，从而促进金融经济进一步完善，使经济社会得以健康、平稳发展。1.1现代经济中的数学分析法。数学分析法能够科学而准确地分析金融经济行为中的各种现象和问题，从而能有效减少经济行为中的误差，是对现代现象最普遍、有效的经济分析方法。数学分析法自身所具有的严密性、逻辑性是其他经济学分析方式未能实现的。经济社会的快速发展必然将会导致其与传统的经济分析模式出现脱节，数学分析法将通过发挥自身的优势有效解决传统经济分析法中的短板。例如，数学分析法在现代经济学中的应用，可以有效减小认知的歧义，有利于人们学习现代经济学理论。1.2现代经济中的假性数学应用。在利用数学理论分析现代经济活动的过程中，数学方程成为现代经济数学分析方式的首选。样式多变、规律完整、层次清晰的数学方程可以使人们对经济规律有一个更为客观而准确的判断。例如：为推出某种产品，公司在制订相应的生产和销售计划时，产品价格和市场需求都将在一定程度上受到未来的市场环境和消费需求等层面的影响。数学假性理解为科学预测经济走向提供了较好的选择，使人们在经济活动进程的各个阶段可以对发展规律、市场走向、产品供销等方面进行整体评估，有利于人们更好地开展未来的经济活动。

2经济数学在金融经济分析中的应用

1资料与方法

1.1一般资料。选取2013年12月至2014年12月我院进行治疗的80例行择期手术的患者作为研究对象，所有患者的具体情况如下：在研究组患者中，男性占28例，女性占12例，年龄在20岁到52岁之间，平均年龄为（40.5±7.5）岁；在对照组患者中，男性占25例，女性占15例，年龄在21岁到46岁之间，平均年龄为（41.5±5.5）岁。所有行择期手术的患者经过全面的身体检查，均无其他的影响性疾病，符合临床诊断标准，两组患者的资料差异无统计学意义（P值大于0.05）。

1.2方法。经过患者的统一，采用随机抽取的方式，把所有行择期手术的患者分为研究组（40例）和对照组(40例)，对照组患者给予常规护理。研究组患者给予无痛护理技术，对患者采用无痛静脉留置针穿刺，在进行手术之前，医务人员需要先给患者局部涂抹丁卡因胶浆，一般来说只要涂抹约1mm厚即可，同时还需要在该处敷一层薄膜，这样就可以进行表面麻醉，在一定的时间后，医务人员需要对该局部皮肤进行清洁且消毒，这样就可以对患者进行静脉穿刺。

1.3疗效评定标准。经过一段时间的护理后，对两组患者的护理满意度进行评价，从综合结果来判定无痛护理技术是否能够对行择期手术的患者病情康复产生积极意义。

1.4统计学方法。对此次医学研究数据进行统计采用的方法是使用SPSS17.0软件进行分析。代表计量资料的是（x－±s），对相关数据进行分析采用的是单因素方差分析法，而对计数资料进行统计学分析采用的是x2检验方法，如果P值小于0.05，就表明差异具有统计学的意义。

2结果

摘要：为快速识别数字传感器故障，保证称重设备正常的工作状态，针对钢卷秤四个数字传感器的输出码值进行研究，通过采集不同状态下4个传感器的输出码值，然后使用统计学分析方法中判别分析和聚类分析建立传感器故障识别模型。结果表明，通过该两种方法可以很好地识别传感器的4种工作状态，为传感器的故障识别提供可靠的一种技术支撑。

关键词：数字称重传感器；判别分析；聚类分析；故障识别

数字式传感器是各种衡器重要组成部分，由于它的抗干扰能力强有较好的偏载、温度漂移、蠕变、非线性等特性，它所组成的衡器将被广泛应用于各种工业及贸易场合冶金行业制造的称重设备，必须具备超准确的计量结果，否则将出现计量异议。因此，对于整个称重系统而言，能够及时准确地识别传感器的故障势在必行。多元统计分析是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析等[1-2]。本文采用统计学分析方法中判别分析和聚类分析建立传感器故障识别模型，为识别数字传感器输出是否发生故障提供一种有效方法。

1实验方法

本实验是以电子钢卷秤为例进行的，主要通过因特网接口连接方式将仪表连接到现场三级交换机，再连接到电脑终端，采用单点登录方式访问网址，采集电子钢卷秤中4只传感器的输出码值数据来确认传感器的工作状态是否正常。该实验中正常工作状态下每只传感器的输出码值均为14000+400，正常情况下4只传感器任意2只传感器码值输出差异在400码值范围内，超出此范围可以预判传感器发生故障或者秤体发生倾斜造成的。下面对不同种工作状态下传感器进行定义，四只传感器输出码值差异均在400码值范围之内定义为正常，其中一只传感器与正常工作状态下传感器输出码值偏差超400码值范围定义为异常2，其中2只传感器与正常工作状态下传感器输出码值偏差超400码值范围定义为异常3，其中3只传感器与正常工作状态下传感器输出码值超出400码值范围被定义为异常4。具体实验数据如表1所示。

2实验结果分析