工業常見統計研究方法

Ⅰ 5種常用的統計學方法是什麼

1、大量觀察法

(1)工業常見統計研究方法擴展閱讀：

（一）大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異。

但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

（二）、統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；

在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異（顯著性檢驗）和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

（三）、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。

綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

Ⅱ 統計學主要有哪些研究方法

統計學的研究方法如下：
1、大量觀察法
2、統計分組法
3、綜合指標法
4、時間數列分析法
5、指數法
6、抽樣推斷法
7、相關分析法

Ⅲ 統計分析法

隨著地質勘查、采礦工業的發展以及計算機的廣泛應用，礦產資源/儲量估算方法有了很大發展，特別是近些年來發展速度更快，一些現代礦產資源/儲量估算統計分析方法相繼出現，如相關分析法、距離乘方反比法、統計學分析法、克里格法和SD法等。

(一)相關分析法

伴生元素多在多金屬礦床中富集，常和主要元素之間有成因和地球化學的聯系，故可採用統計相關分析法，找出它們與主元素之間的相關關系進而計算伴生元素的平均品位和儲量。統計相關分析法可分為單相關分析法和復相關分析法兩類。現簡介單相關分析法(或二元線性相關分析)。

本法適用於一種伴生元素與一種主要元素有相關關系的情形，其計算過程如下:

1)首先計算礦體中伴生元素與主要元素之間的相關系數，公式如下:

固體礦產勘查技術

固體礦產勘查技術

式中: R 為伴生元素與主要元素間的相關系數; x、y 分別為組合分析樣品中伴生元素和主要元素的品位; 為分別為礦體中伴生元素和主要元素之平均品位; σ_x、σ_y為分別為伴生元素和主要元素的均方差; n 為組合樣品的個數。

相關系數 R 值反映伴生元素與主要元素間的相關程度 ( 即伴生元素含量隨主元素含量變化而變化的密切程度) ，其值介於 ［－ 1，1］。若 R = 0，說明兩者無相關關系; 若R = ± 1，說明兩者完全相關，成正比或反比關系。

2) 其次計算每一塊段的伴生元素平均品位。當經顯著性檢驗證明兩者具有明顯相關關系時可用直線回歸方程計算:

固體礦產勘查技術

為使塊段平均品位計算得更精確，常用聯合回歸方程同時計算:

固體礦產勘查技術

以上兩式中，X、Y 分別為所計算塊段伴生元素和主要元素之平均品位，其他符號意義同前。

用直線回歸方程和用聯合回歸方程所計算出的結果如有差值，是因為 x 和 y 之間不是完全相關，差值越大，相關關系越小 ( 即 R 越小) 。這種差值說明伴生元素和主要元素之間有一部分不相關。

最後計算各塊段伴生元素儲量 P: 用塊段的礦石量 ( Q) 乘以塊段伴生元素平均品位( X) ，即 P = QX，各塊段伴生元素儲量之和即為全礦體伴生元素儲量。

( 二) 距離乘方反比法

距離乘方反比是指空間某點的元素含量與其周圍空間上的元素含量相關的程度取決於它們之間的距離; 並且，距離越大，相關程度越低。並把這一特點表示為距離乘方的倒數。乘方方次的選擇與具體礦床中不同空間點上元素含量相關的程度有關，如果只在近距離上相關，則乘方的方次高; 如果在很長的距離上相關，則乘方的方次低。

距離乘方反比法帶有傳統計算儲量方法的特點。距離乘法反比法中關於空間某點或某區域內品位平均值由相鄰空間點或相鄰區域內的品位決定是一個新思路。這種思路已經把礦床中不同空間點上元素含量看作是一種具有空間相關特點的變數，或看作是一種區域化變數，已與地質統計學的大思路一致。因此，應把距離乘方反比法看作是傳統方法與地質統計學方法之間的過渡方法，不但有實用上的意義，還有認識上承前啟後的作用。

( 三) 克里格法

克里格法是由南非采礦工程師克里格 ( D. G. Krige) 於 20 世紀 50 年代在研究金礦時首次提出，故得此名。60 年代馬特龍 ( G. Mathero) 在克里格等人工作的的基礎上，創立了地質統計學的基本理論和方法，並將應用地質統計學進行礦產資源/儲量計算的方法稱為克里格法。它是一種無偏的、誤差最小的、最優化的現代礦產資源/儲量估算方法。在礦產資源/儲量估算中，它把礦床地質參數 ( 如品位) 看作區域化變數，以較嚴謹的數學方法———變異函數為主要工具來處理地質參數的空間結構關系，在充分考慮樣品形狀、大小及與待估塊段相互位置和品位變數空間結構基礎上，根據一個塊段內外若干樣品數據，給每個樣品賦予一定的權，利用加權平均來對該塊段品位作出最優估計，並且可得到一個相應的估計誤差。

克里格法與傳統方法相比具有明顯的優點。它能最科學、最大限度地利用勘查工程所提供的一切信息，使所估算的礦石品位和礦石儲量精確得多，它可分別估算礦床中所有最小開采塊段的品位和儲量，且在估值的同時還給出了估計精度，而且是無偏的，估計方差最小的 ( 最優) 估計，為儲量的評價和利用提供了依據。

克里格法的應用也是有條件的。地質變數的二重性是克里格法估算儲量的最重要的條件，如果礦床參數是純隨機的或非常規則的，這時就不宜或不必用克里格法。另克里格法的計算量十分龐大，需以計算機的應用為前提。克里格法雖可最大限度地利用勘查工程所提供的信息，但在勘查資料如工程數或取樣點過少，運用此法信息量就不足，估計的可靠性就低。

( 四) SD 法

20 世紀 80 年代，我國科技人員創立 SD 儲量估演算法，簡稱 SD 法。

SD 法具有動態審定一體化計算儲量之功能，不僅靈活多用，而且計算結果精確可靠。所估算儲量的實際精度要比其他一些方法高，且能做出成功的精度預測，在技術上有突破，只需勘探范圍內取樣的原始數據，便可准確計算任意形態、大小的塊段儲量，可同時在多種不同工業指標條件下，自動圈定礦體、計算各類資源/儲量。具有一套適用的 SD法軟體系統，使計算過程全部實現計算機化，從而實現了礦產儲量計算的科學化和自動化。以上特點充分顯示了 SD 法的優越法。

SD 法適用性廣，主要適用於內生、外生金屬礦和一般非金屬礦，不適於某些特殊非金屬礦 ( 如石棉、雲母、冰洲石等) ; 適於以勘探線為主的礦區，勘探線平行與否均可，斷面是垂直、水平不限，但要求最少有兩條勘探線，每條線上至少有兩個工程，預測精度時則要加倍。與克里格法相比 SD 法對工程數並不苛求，一般只要有數十個至百餘個鑽孔就能取得較好效果，當工程數較多時，其效果更好，而且計算量不會增加很多，這一條件顯然要比克里格法優越。可見，從詳查到生產勘探以至礦山開采各個階段，SD 法均適用。

( 五) iExploration-EM 在資源儲量估算與礦體三維建模中的應用

1. 特點

1) 該系統是基於地理信息軟體平台 MAPGIS，綜合了傳統礦產資源儲量估算方法、地質統計學的克里格法與 3D 建模技術，研究開發的具有自主知識產權、面向全國危機礦山接替資源以及其他固體礦產勘查項目的資源儲量估算系統。

2) 該系統實現了從礦產資源勘查野外數據採集、數據管理、礦體圈定、地質建模、品位和資源儲量估算全過程的數字化，實現了相關圖表的生成自動化。

3) 系統實現的斷面法和地質塊段法，綜合考慮了我國礦產資源儲量估算的實際情況，與手工方法相比，減少了誤差，提高了工作效率。

4) 在地質統計學資源儲量估算方法方面，系統實現了普通克里格、泛克里格、指示克里格等方法。流程清晰、界面簡潔、易於使用。

5) 系統實現的 3D 可視化礦體模型，建模功能全面、操作快捷。生成的模型充分展示了礦體空間形態和地質構造特徵。

6) 系統已在全國多個試點礦區完成了資源儲量試算工作。通過對比，結果可靠。

綜上所述，「資源儲量估算與礦體三維建模系統」功能全面，可以作為全國危機礦山接替資源找礦項目及其他固體礦產勘查項目資源儲量估算的軟體工具。

2. 應用

1) 啟動 程序和 環 境配 置。 首 次 啟 動 時， 對 系統 使 用的 字 庫 ( CLIB ) 、 符 號 庫( SLIB) 、工作目錄進行配置。工作數據的盤符指向創建的 MEMAPPING 目錄，系統路徑指向 MeMapGIS MeBasedata。

2) 進入系統。在 MEMAPGIS 系統下，對某礦區的工程數據和分析結果進行編錄和處理後可直接進入系統，選擇工作礦區進入; 也可通國際分幅形式選擇礦區進入或通過自定義任意比例尺接圖表選擇礦區，或進入最近礦區。

3) 數據組織模式及礦區平面圖顯示。工程數據組織，刷新礦區平面圖，選擇礦區平面圖。

4) 數據檢查及數據處理。檢查勘探線基本信息、測量點信息、工程基本信息、樣品及分層信息等; 對取樣分析表、成圖顏色、折算及剖面元素進行預處理。

5) 勘探線剖面生成及分析。設定工業指標，生成勘探剖面及虛擬勘探線處理，單工程礦體圈定，剖面分析。

6) 資源 / 儲量估算。地質 塊 段 法、剖面 法、等 高 線 法，等 值線 法、地質統 計 學 法( 克里格法、距離反比法等) ，三維可視圖效果。

7) 估算結果輸出。估算圖、表及報告生成和輸出。

Ⅳ 統計研究的基本方法有

統計研究的基本方法如下：

大量觀察法：即對研究總體的全部或足夠多數的單位進行調查並進行綜合分析；統計分組法：應用分組來研究總體內部差異的方法；統計指標法：應用統計指標來反映和研究現象總體的數量狀況；歸納推斷法：以一定的置信標准，根據樣本數據來判斷總體數量特徵；實驗設計：即對實驗進行科學合理的安排，以達到最好的實驗效果。

大量觀察法：

大量觀察法是指從社會現象的總體出發，對其全部單位或足夠多數單位進行悉轎數量觀察的統計方法。是指對研究事物的全部或足夠數量進行觀察的方法。社會現象或自然現象都受各種社會規律或自然規律相互交錯作用的影響。

歸納推理是一種由個別到一般的推理。由一定程度的關於個別事物的觀點過渡到范圍較大的觀點，由特殊具體的事例推導出一般原理、原則的解釋方法。自然界和社會中的一般，都存在於個別、特殊之中，並通過個別而存在。一般都存在於具體的對象和現象之中，因此，只有通過認識個別，才能認識一般。