评价检测方法的两个重要指标是

㈠ 评价“检测质量”有哪些指标

经过研究，课题组决定采取分层多阶段不等概率抽样方法，设计和构建了产品质量合格率这一单一质量指标。首先，在31个省（区、市）和29个行业大类的31×29个交叉单元中抽取出一定数量的样本层；其次，确定各样本层的典型代表性小类行业；第三，从典型代表性小类行业中采用概率抽样方法抽取规定数量的样本企业；最后，从样本企业中随机抽取出若干样品，通过检测结果逐层汇总生成地区和产业的产品质量合格率。指标体系设计好以后，关键还要有配套的实施方案。课题组在对现实需求进行深入研究和解析基础上，形成了产品质量合格率统计调查方案，并优化了制造业质量竞争力指数测评方案。《国家质量评价指标体系研究与应用技术报告》、《制造业产品质量合格率统计调查方案》、《制造业质量竞争力指数测评方案》、《制造业产品质量合格率统计调查管理办法》、《制造业质量竞争力指数测评管理办法》，一份份研究报告纷纷出炉，一项项管理办法相继面世，2013年项目顺利通过验收。项目的研究成果，特别是产品质量合格率统计调查方案的设计，进一步增强了产品质量宏观评价在准确性、长期性和系统性方面的科学化水平，进一步完善了国家质量评价的指标体系，规范了国家质量评价的相关制度，优化了国家质量评价的相关方法，对于最终建成科学合理、及时准确的国家质量评价指标体系具有重大指导意义。同时，产品质量合格率统计调查方案和制造业质量竞争力测评优化方案，一定程度上丰富了产品质量的事前监管手段，改变了传统意义上单一的事后监管模式，形成了“产品全产业链”质量综合监管，为相关部门及时发现质量问题、准确识别质量问题，以及快速解决质量问题提供了重要的科学化决策依据。另外，项目对产品质量合格率统计调查制度，以及制造业质量竞争力指数测评制度的研究，将推动国家质量数据统计调查与评价制度体系更加科学和完善，不断提升质量数据在经济社会统计数据当中的地位，有助于进一步充分发挥质量数据在引导和保障经济社会可持续发展方面的基础支撑作用。

㈡ 一倍方差的概率

1、正负1倍标准偏差的概率 =68.3%；

2、正负2倍标准偏差的概率 =95.5%；

3、正负3倍标准偏差的概率 =99.7%；

㈢ 标准差的离散度

标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。
虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
一组数据怎样去评价和量化它的离散度呢？人们使用了很多种方法： 由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。 由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将离均差的平方和求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。
样本量越大越能反映真实的情况，而算术平均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。 由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。 标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度，但是对于不同的项目，或同一项目不同的样本，标准差就缺乏可比性了，因此对于方法学评价来说又引入了变异系数CV。
一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。在直觉上，如果数值的中心以平均值来考虑，则标准差为统计分布之一“自然”的测量。
定义公式：其中N应为n-1，即自由度

⒈方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n) （x为平均数）
⒉标准差=方差的算术平方根
error bar。在实验中单次测量总是难免会产生误差，为此我们经常测量多次，然后用测量值的平均值表示测量的量，并用误差条来表征数据的分布，其中误差条的高度为±标准误。这里即标准差。
standard deviation和标准误standard error 的计算公式分别为

㈣ 数据结构中评价算法的两个重要指标是什么

数据结构中评价算法的两个重要指标是时间复杂度和空间复杂度。

同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

1、时间复杂度：

算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。

2、空间复杂度：

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

(4)评价检测方法的两个重要指标是扩展阅读：

评估算法效率的方法：

1、事后统计方法

这种方法主要是通过设计好的测试程序和数据，利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行时间进行比较，从而确定算法效率的高低。

2、事前分析估算方法

在计算机程序编写前，依据统计方法对算法进行估算。经过总结，可以发现一个高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素：算法采用的策略、编译产生的代码质量、问题的输入规模、机器执行指令的速度。

参考资料来源：网络-算法

㈤ 统计学的标准差

标准差能反映一个数据集的离散程度。

两个班的学生分数，标准差小的说明全班同学的分数和平均分数的距离比较小，标准差大的说明全班同学的成绩和平均分数差的比较大。

标砖差的计算方法是：所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。相反，标准差数值越小，代表回报较为稳定，风险亦较小。

(5)评价检测方法的两个重要指标是扩展阅读

标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。

虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

㈥ 方差、标准差、协方差、残差分别如何定义用什么符号有何区别

标准差σ，这个符号读西格玛，它是大写希腊字母∑（西格玛）的小写形式。
标准差：中文环境中又常称 均方差，标准差是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据，标准差未必相同。
离散度：标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。
极差：最直接也是最简单的 方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是 极差的具体应用。