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質(zhì)量控制圖在應(yīng)用統(tǒng)計課程教學(xué)中的應(yīng)用

2019-02-10 04:01:03宋贄陶桂洪惠淑榮張闞李麗鋒于淼
農(nóng)業(yè)科技與裝備 2019年6期
關(guān)鍵詞:實驗教學(xué)

宋贄 陶桂洪 惠淑榮 張闞 李麗鋒 于淼

摘要:以應(yīng)用統(tǒng)計課程為依托,基于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺,以稻米中總砷含量的統(tǒng)計監(jiān)控為研究背景,設(shè)計用于稻米總砷質(zhì)量監(jiān)測的非參數(shù)控制圖。介紹質(zhì)量控制圖的設(shè)計理論、思路和應(yīng)用方法,提高學(xué)生利用統(tǒng)計方法分析解決問題的能力。

關(guān)鍵詞:應(yīng)用統(tǒng)計;實驗教學(xué);質(zhì)量控制圖;總砷含量

中圖分類號:G424.1????文獻標(biāo)識碼:A????文章編號:1674-1161(2019)06-0086-03

應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)是一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課程,然而,由于實驗室建設(shè)、實踐基地建設(shè)和師資力量不足,課程存在“重理論、輕實踐,重方法、輕應(yīng)用”的問題,教學(xué)偏離實際。以應(yīng)用統(tǒng)計課程為依托,在學(xué)生掌握統(tǒng)計學(xué)基本原理、方法的基礎(chǔ)上,以設(shè)計稻米中總砷含量的質(zhì)量控制圖為例,從案例背景、目標(biāo)、內(nèi)容和實施方案,介紹質(zhì)量控制圖的設(shè)計理論和應(yīng)用方法,培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力。

1 稻米中總砷含量監(jiān)測研究進展

在質(zhì)量控制和管理中,統(tǒng)計質(zhì)量控制起核心作用。我國人民的主食以稻米為主,砷長期在人體內(nèi)積累,易造成砷中毒,導(dǎo)致皮膚、腎等機體的癌變。及時進行稻米中總砷含量的系統(tǒng)監(jiān)測和風(fēng)險預(yù)警,是保障居民生活質(zhì)量的重大舉措。

傳統(tǒng)上,研究分析人員假定已知過程分布的函數(shù)形式,并基于已知過程分布構(gòu)造監(jiān)控過程參數(shù)的控制圖,即參數(shù)控制圖。隨著大數(shù)據(jù)信息化時代的到來,大多數(shù)的數(shù)據(jù)流常因流程復(fù)雜而難以確定確切的分布,因此許多研究者主張使用非參數(shù)的質(zhì)量控制圖。非參數(shù)控制圖大多基于不同時間點采集的過程數(shù)據(jù)的秩信息,或者基于數(shù)據(jù)分類。Qiu比較全面地分析了傳統(tǒng)控制圖的穩(wěn)健性,以及非參數(shù)控制圖的優(yōu)點和局限性。

對于正態(tài)總體,正態(tài)理論基礎(chǔ)上的檢驗許多都是一致最優(yōu)勢檢驗(Uniformly?Most?Powerful?Test,UMPT),但很多情況下UMPT不一定存在。此時,可用局部最優(yōu)勢檢驗(Locally?Most?Powerful?Test,LMPT)。例如,最常用的非參數(shù)Wilcoxon秩和檢驗法就是對于logistic分布的LMPT。但是,由于過程分布是未知的,較優(yōu)的方法是給出不同檢驗,針對不同類型的分布具有較高的勢,然后使用受控樣本數(shù)據(jù)得到關(guān)于過程分布信息,如尾重、偏度等。選擇合適的非參數(shù)檢驗過程稱為“自適應(yīng)”,是指根據(jù)受控數(shù)據(jù)樣本判斷過程分布類型,然后選擇適合的檢驗進行推斷。目前,已有很多學(xué)者對自適應(yīng)檢驗進行研究,但用于稻米中總砷含量監(jiān)測的自適應(yīng)非參數(shù)控制圖尚未見報道。

2 稻米總砷含量監(jiān)測控制圖的設(shè)計

2.1 設(shè)計目標(biāo)

針對稻米中總砷含量分布的變化,設(shè)計能夠根據(jù)可控樣本信息(過程分布的尾重、偏度等)自適應(yīng)選擇非參數(shù)檢驗統(tǒng)計量的質(zhì)量控制圖,解決其沒有有效的利用樣本信息的缺點,提高非參數(shù)控制圖的效率,為稻米中總砷含量的有效監(jiān)測及風(fēng)險評價提供全新的理論方法。

2.2 設(shè)計思路

基于可控樣本,根據(jù)尾重和偏度兩方面指標(biāo),對稻米中總砷含量的分布進行分類,一般可分成4大類:對稱短尾、對稱中尾、對稱長尾、偏態(tài)分布。如何找到各個類別之間的分界點,是研究的關(guān)鍵點??梢韵雀鶕?jù)已有文獻初步確定各個類別的閾值,再結(jié)合專業(yè)理論和大量統(tǒng)計模擬,通過控制圖的性能表現(xiàn),設(shè)計出對不同類型的過程分布性能有較好自適應(yīng)的非參數(shù)控制圖。

選擇合適的非參數(shù)統(tǒng)計量至關(guān)重要。不合適的檢驗會降低自適應(yīng)控制圖的性能。對不同類型的總體分布設(shè)計自適應(yīng)控制圖,使其性能更好。具體來說,使用什么選擇統(tǒng)計量,選擇哪些具有不同檢測優(yōu)勢的檢驗統(tǒng)計量,有沒有定性方法可循,都是需要詳盡研究的內(nèi)容。經(jīng)過前期研究發(fā)現(xiàn),對于不同類型的過程分布,基于該分類里代表性分布的局部或者漸近局部最優(yōu)勢檢驗,能夠取得比較好的檢測性能。例如,logistic檢驗統(tǒng)計量對于中尾對稱分布的位置參數(shù)和尺度參數(shù)檢驗具有較高的勢。

2.3 實施方案

1)?考慮未知過程分布情況,利用已有樣本(至少50個可控樣本),通過公式估計過程分布的分位數(shù),得到尾重和偏度兩個重要指標(biāo)。由尾重和偏度對過程分布進行分類,如對稱短尾、偏態(tài)長尾等,選擇適合的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計量。

2)?選擇合適的非參數(shù)檢驗統(tǒng)計量是本案例的關(guān)鍵問題。針對不同類型的過程分布,選擇相應(yīng)的漸近局部最優(yōu)勢檢驗,對該類型分布具有較高的勢,從而提高非參數(shù)控制圖的檢測效率。例如:對對稱分布來說,如果短尾,選擇Gastwirth檢驗;如果中尾,選擇正態(tài)計分檢驗或者Logistic計分檢驗;如果長尾,選擇Bu?ning和Thadewald提出的LP3檢驗。對于非對稱分布來說,可以選擇Hogg-Fisher-Randles計分檢驗或者Savage計分檢驗。

3)?非參數(shù)檢驗統(tǒng)計量是基于檢驗的漸近性質(zhì),如漸近勢函數(shù)。但是在實際應(yīng)用時,都是有限樣本甚至中小樣本,稻米中總砷含量監(jiān)控的大樣本是不現(xiàn)實的?;谥行颖镜慕Y(jié)論和漸近理論可能會有一定差異,需要通過大量統(tǒng)計模擬輔助研究,得到有限樣本的修正方法,及時調(diào)整設(shè)計方案,以便更適合實際應(yīng)用。

4)?利用R、Fortran和Matlab軟件,基于統(tǒng)計模擬和計算技術(shù),比對控制圖和已有非參數(shù)控制圖的總體分布和不同類型漂移下的性能,以選擇不同監(jiān)控任務(wù)時的最優(yōu)控制圖。實驗方案的技術(shù)路線如圖1所示。

3 結(jié)論

應(yīng)用統(tǒng)計課程的實驗教學(xué)內(nèi)容應(yīng)選擇具有一定現(xiàn)實背景的學(xué)習(xí)材料,設(shè)計能夠理論聯(lián)系實際的實驗教學(xué)案例,從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和分析解決實際問題的能力。提出個基于質(zhì)量控制圖監(jiān)控稻米中總砷含量的實驗研究案例,從案例背景、目標(biāo)、內(nèi)容和實施方案4個方面進行詳細論述,使學(xué)生在學(xué)習(xí)統(tǒng)計方法的同時,實現(xiàn)對統(tǒng)計知識的應(yīng)用,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,初步培養(yǎng)學(xué)生獨立科研的能力。

收稿日期:2019-09-26

基金項目:沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)教育教學(xué)研究項目(2018-84,2018-31,2018-236,2018-98,2018-143);中華農(nóng)業(yè)科教基金教材建設(shè)研究立項項目(NKJ201801008);遼寧省普通高等教育本科教學(xué)改革研究項目立項優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源建設(shè)與共享項目(2018—77);沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)綜合改革一般項目(2018-yjs-11)

作者簡介:宋 贄(1982—)女,講師,從事應(yīng)用統(tǒng)計教學(xué)研究。

通信作者:陶桂洪(1980—),男,講師,從事高級數(shù)學(xué)教學(xué)研究。

參考文獻

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[6]?QIU,?P.?Some?perspectives?on?nonparametric?statistical?process?control[J].Journal?of?Quality?Technology,?2018,50(1):49-65.

The?Application?of?Quality?Control?Chart?in?the?Teaching

of?Applied?Statistics?Course

——Take?the?Monitoring?of?Total?Arsenic?Content?in?Rice?as?an?Example

SONG?Zhi,?TAO?Guihong*,?HU?Surong,?ZHANG?Kan,?LI?Lifeng,?YU?Miao

(College?of?Science??Shenyang?Agricultural?University,?Shenyang?110866,?China)

Abstract:?Based?on?the?course?of?applied?statistics?and?based?on?the?network?teaching?platform,?the?statistical?monitoring?of?total?arsenic?content?in?rice?taken?as?the?research?background,?a?non-parametric?control?chart?for?total?arsenic?quality?monitoring?in?rice?was?designed.?This?paper?introduces?the?design?theory,?idea?and?application?method?of?quality?control?chart,?and?improves?students'?ability?to?analyze?and?solve?problems?with?statistical?methods.

Key?words:?applied?statistics;?experiment?teaching;?quality?control?chart;?total?arsenic?content

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