方差分析在进煤决策中的运用

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