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[供應]申請辦理CMA/CNAS實驗室認證有什么條件要求
- 產品產地：江蘇南京
- 產品品牌：南京邦道咨詢
- 包裝規格：cma/cnas
- 產品數量：0
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- 更新日期：2021-10-16 23:47:07
- 有效期至：2022-10-16
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申請辦理CMA/CNAS實驗室認證有什么條件要求
詳細信息
申請辦理CMA/CNAS實驗室認證有什么條件要求
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由于經典統計方法對離群值敏感，因此通常優先采用對離群值相對不敏感的
穩健統計方法。
注：采用剔除離群值后計算標準差的經典統計方法，通常會低估近似正態分
布數據的離散性。因此，通常采用穩健統計方法，給出離散性的無偏估計。
中位值、尺度化中位絕對差（
MADe
）和標準化四分位距（
nIQR
）均是簡易
穩健統計量。算法A通過迭代方法轉化原始數據，為近似正態分布提供均值和標
準偏差的替代計算方法，這種方法在預期離群值比例低于20%的情況下非常有用。
C.2.1對總體平均值和標準偏差的簡單估計方法
C.2.1.1中位值(median)
中位值是對稱分布總體平均值的一種簡單估計，該方法對離群值不敏感，可
用
medx()
表示中位值。假設參加者提交的
p
個數據按遞增順序表示
尺度化中位絕對差（
MADe
）是正態分布數據的總體標準偏差的估計值。MADe
計算方法對較高比例（50%）的離群值不敏感。假設參加者提交的
p
個數據按遞
增順序排列表示為：
ip
x，x，x，，x12
??
。可先計算
p
個數據的中位值，然后計
算
p
個數據中每個數據與中位值的絕對差
id
(
i?1
到
p
)，再計算絕對差的中位
值，將得到的中位值乘以1.483即可得到尺度化中位絕對差值
標準化四分位距法是一種類似于尺度化中位絕對差的穩健統計方法，該方法
相對簡單并使用廣泛。可將參加者結果按遞增順序排列，計算第75百分位（或
第三個四分位）和第25百分位（或第一個四分位）參加者結果的差值，然后乘
以系數0.7413即可得到標準化四分位距。
如果第75百分位數和第25百分位數相同，則
nIQR
將為零，需在剔除離群
值后計算標準偏差作為總體標準差估計值。
注1：與尺度化中位絕對差方法相比，標準化四分位距法只需要對數據進行
一次排序，但標準化四分位距的失效點（breakdownpoint）為25%（見表8），
而尺度化中位絕對差法的失效點為50%，因此尺度化中位絕對差方法比標準化四
分位距法能忍受更高比例的離群值。
注2：標準化四分位距法和尺度化中位絕對差法這兩種統計方法，在參加者
結果數
p?30
時會導致分散性計算值明顯偏小，可能會影響參加者結果的能力評
定。
假設參加者提交的
p
個數據按遞增順序排列表示為：
ip
x，x，x，，x12
??。
這些數據的穩健平均值和穩健標準差記為
x*
和
s*。先計算
p
個數據的中位值作
為初始穩健平均值（
x*
），計算其絕對中位差作為初始穩健標準差（
s*
）
穩健估計值
x*
和
s*
可由迭代計算得出，例如用新取值數據更新
x*
和
s*，
直至過程收斂。當穩健平均值和穩健標準差的第三位有效數字在連續兩次迭代中
不再變化時，即可認為過程是收斂的。這是一種可用計算機編程實現的簡單方法。
算法A統計方法對一定比例的離群值不敏感，其失效點約為25%（見表8）。
當
MADex()
為0，數據總體中有極端離群值時，初始
s*
可能顯著降低對離群值的
耐受力。當數據總體中離群值比例預期超過20%，或當初始
s*
受極端離群值的
不利影響，可考慮采用下面方法：
1)當
MADe
=0，用
med()i
xx?代替
MADe
，或使用其他估計值如使用標準
差（剔除離群值）。
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