第5章 定量资料的t检验
第五章定量资料的t检验
第一节单样本定量资料的t检验第二节配对设计定量资料的t检验第三节两独立样本比较的t检验第四节t检验的注意事项
?t检验是以t分布作为其理论依据的检验方法，应用条件包括：
¤独立性要求：要求变量值（观测值）之间相互独立
；
¤正态性要求：样本所来自总体是正态分布总体；
¤方差齐性要求：在两独立样本均数比较时，两总体
方差齐性。
?在实际工作中，只要数据分布为单峰且近似对称分布也可应用；当样本含量较大时可用u检验。
第一节单样本定量资料的t检验
知总体均数（一般为理论值、标准值或经大量观察所得的稳定值）的比较，比较的目的是推断样本所代表的那个未知的总体均数与已知的总体均数有无差别。
?检验统计量t 的计算公式为：00X X X t S S n
μμ--==
举例：
已知北方农村儿童前囟门闭合月龄为14.1月。某研究人员从东北某县抽取36名儿童，得囟门闭合月龄均值为14.3月，标准差为5.08月。问该县儿童前囟门闭合月龄的均数是否等于一般儿童？
1. 建立假设，确定检验水准
: ，该县儿童前囟门闭合月龄的平均
水平与一般儿童的平均水平相同
:.该县儿童前囟门闭合月龄的平均
水平与一般儿童的平均水平不同。
0=μμ0μμ≠1H 0H 0.05
α=
下：
014.314.10.236
/ 5.08/36
X t S n μ--===3. 确定P 值，做推断结论：0.05
(,35)
2=2.030, 0.236<2.030>0.05t P ，因此。
0H 尚不能拒绝，差别无统计学意义，
可以认为该县儿童前囟门闭合月龄的平均水平与一般儿童的平均水平相同。
?如果P值小于或等于检验水准α，意味着在成立的前提
下发生了小概率事件，根据“小概率事件在一次随机试
验中不（大）可能发生”的推断原理，怀疑的真实性，从而做出拒绝（reject）的决策。
?如果P值大于α，在成立的假设下发生较为可能的事件
，没有充足的理由对提出怀疑。于是做出不拒绝（not reject）的决策。
?无论做出哪一种推断结论（接受或是拒绝），都面临
着发生判断错误的风险。这就是假设检验的两类错误。
第二节配对设计定量资料的t检验
?
配对设计(paired design)：将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机的给予两种处理，称为随机配对设计。
?
应用配对设计可以减少实验的误差和个体差异，提高统计处理的效率。
一、配对设计
二、常见的配对样本设计方法有三种：
①把除处理因素外，其他条件基本相似的受试对象配成对子，每对中的两个随机分配到两个处理组；
②在同一受试对象上进行两种不同的处理；
上述两种情况其目的是推断两种处理的效果有无差别。
③在某项处理前后观察受试对象的某指标值，通过处理前后该指标值的差推断该处理是否有效。
在时间因素对观察结果无影响时适用。
配对资料首先要计算各对观察数据之差，记为d 。如果两种处理无差别或某项处理无效，那么两个观察数据之差的总体均值应该为0，因此这类问题可以归结为样本均数与总体均数0的差别性检验的问题。检验方法与样本均数与总体均数的比较相同。
检验统计量计算公式为：式中表示差的均值，表示差值的标准差，表示
差值的标准误。
d d d s d s 00
d d d d d d d t s s s n
μ---===
了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L ），检测结果见下表第（1）~（3）栏。问：两种血红蛋白测定仪器的检测结果是否有差别？ 1 113 140 27 2 125 150 25 3 126 138 12 4 130 120 -10 5 150 140 -10
6 145 145 0
7 135 135 0
8 105 115 10 9 128 135 7 10 135 130 -5 11 100 120 20 12 130 133 3 13 110 147 37 14 115 125 10 15 120 114 -6 16 155 165 10
H 1：0d μ≠，即A 、B 两种血红蛋白测定仪器检测的总体平均差异不为0。0.05α=
本例n =16，∑d =130，∑d 2=3886，/130/168.125d d n =∑==。
222()(130)38861613.7351161
d d d n S n ∑∑--===--
8.125 2.366, 1611513.73516
t ν===-= （3）确定P 值，做出推断结论
查t 界值表，得0.05(,15)2
2.131t =，2.366>2.131, P<0.05按
α=0.05水准，拒绝H 0，接受H 1，差别有统计学意义。可认为A 、
B 两种血红蛋白测定仪器检测结果的平均差异不为0，仪器B 检测
的血红蛋白较高。
第三节两独立样本比较的t检验
两样本t检验(two independent sample t-
test)：又称为成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。
完全随机设计：采用完全随机的方法把受试对象分配到各个处理组或者对照组中，或分别从不同总体中随机抽样进行研究。可以是两样本比较，也可以是多样本；各样本含量可以相等也可以不等，但差别不宜过大。
一、总体方差齐性时两独立样本t检验
由于抽样误差的存在，即使两组总体均数相同，样本均数也往往不同。因此，看到两个样本均数不同，特别是相差不太大时，不能仅从它们数量上的差别就认为两个总体均数相同或不相同，而应该作差别的统计检验。
为正态分布，检验假设为(两样本所属的)两个总体均数
相等，即：
，: 已知当
成立时，检验统计量：
1
H 0
H 12
μμ≠12μμ=0
H 12
12
12
12212
,211()X X C X X X X t n n S S n n ν---==
=+-+2
2
2211222
1
12
21212()()(1)(1)22
C
X X X X S n S n S n n n n -+--+-==
+-+-∑∑
举例：为了解内毒素对肌酐的影响，将20只雌
性中年大鼠随机分为甲组和乙组。甲组中的每只大鼠不给予内毒素，乙组中的每只大鼠则给予3mg/kg的内毒素。分别测得两组大鼠的肌酐（mg/L）结果如下表。问：内毒素是否对肌酐有影响？
3.7 6.8 5.811.3
2.79.4
3.99.3 6.17.3
6.7 5.6
7.87.9 3.87.2 6.98.2
看医统学习题(计数资料)
《医学统计学习题》计数资料 5、有资料如下表： 甲、乙两个医院某传染病各型治愈率 病型 患者数治愈率（％）甲乙甲乙 普通型300 100 60.0 65.0 重型100 300 40.0 45.0 暴发型100 100 20.0 25.0 合计500 500 48.0 45.0 由于各型疾病的人数在两个医院的内部构成不同，从内部看，乙医院各型治愈率都高于甲医院，但根据栏的结果恰好相反，纠正这种矛盾现象的统计方法是： A、重新计算，多保留几位小数 B、对率进行标准化 C、对各医院分别求平均治愈率 D、增大样本含量，重新计算 6、5个样本率作比较，χ2＞χ20.01，4，则在α＝0.05检验水准下，可认为： A、各总体率不全等 B、各总体率均不等 C、各样本率均不等 D、各样本率不全等 7、两个独立小样本计量资料比较的假设检验，首先应考虑： A、用t检验 B、用Wilcoxon秩和检验 C、t检验或Wilcoxon秩和检验均可 D、资料符合t检验还是Wilcoxon秩和检验条件 13．对三行四列表资料作 2检验，自由度等于 A. 1 B. 2 C. 3 D. 6 E. 12 14. 根据下述资料，则 病情 病人数治愈数治愈率（%）病人数治愈数治愈率（%）轻型40 36 90 60 54 90 重型60 42 70 40 28 70 合计100 78 78 100 82 82 A. 乙疗法优于甲疗法 B. 甲疗法优于乙疗法 C. 甲疗法与乙疗法疗效相等 D. 此资料甲、乙疗法不能比较 E. 以上都不对15．在实际工作中，同质是指（）。 A．被研究指标的非实验影响因素均相同。B．研究对象的测量指标无误差。 C．被研究指标的主要影响因素相同。D．研究对象之间无个体差异。E．以上都对。答案 5、有资料如下表： 甲、乙两个医院某传染病各型治愈率 病型 患者数治愈率（％）甲乙甲乙
02.气象资料业务系统(MDOS2.1)用户操作手册
气象资料业务系统（MDOS2.1）用户操作手册 技术组 2018年03月
目录 1 概述 (5) 1.1开发背景 (5) 1.2功能简介 (6) 1.3平台组成 (7) 1.4平台使用环境 (8) 1.5平台基本操作 (8) 1.6数据处理流程 (10) 2 数据接收与上传监控 (13) 2.1功能简介 (13) 2.2监控概况 (13) 2.3国家站监控情况 (17) 2.4区域站监控情况 (18) 2.5辐射站监控情况 (18) 2.6酸雨站监控情况 (19) 2.7土壤水分站监控情况 (19) 2.8高空站监控情况 (20) 2.9快速质控异常文件信息显示 (20) 3 质控信息处理 (22) 3.1功能简介 (22) 3.2省级处理与查询反馈 (23) 3.3统计值质控信息处理 (50) 3.4台站处理与反馈 (51) 3.5系统性偏差检测 (55) 3.6台站更正数据文件人工干预 (59) 3.7黑名单管理 (62) 3.8观测项不一致 (68) 4 数据质量分析与处理 (73) 4.1功能简介 (73) 4.2数据流转痕迹显示 (73) 4.3观测数据人工质控 (74) 5 快捷通道 (75) 5.1功能简介 (75) 5.2日清 (76) 5.3月清 (79) 5.4数据空间分析 (88) 5.5综合一致性分析 (90) 5.6探空曲线显示 (94) 5.7任意数据修改 (95) 5.8数据查询与质疑 (98) 5.9支撑表与服务表数据对比 (102) 6 文件制作与数据显示 (106)
6.1功能简介 (106) 6.2文件制作 (106) 6.3观测数据显示 (117) 6.4统计值显示 (119) 7 元数据基本信息 (121) 7.1功能简介 (121) 7.1.1 模块功能 (121) 7.1.2 模块组成 (121) 7.1.3 用户分类 (122) 7.1.4 页面构成 (123) 7.2台站基本信息 (124) 7.2.1 功能简介 (124) 7.2.2 操作说明 (125) 7.3图像、观测记录和规范信息 (139) 7.3.1 功能简介 (139) 7.3.2 操作说明 (139) 7.4台站变动登记 (144) 7.4.1 功能简介 (144) 7.4.2 操作说明 (144) 7.5台站疑误登记 (147) 7.5.1 功能介绍 (147) 7.5.2 操作说明 (147) 7.6年报附加信息 (149) 7.6.1 功能介绍 (149) 7.6.2 操作说明 (149) 7.7附加信息登记 (155) 7.7.1 功能介绍 (155) 7.7.2 操作说明 (155) 7.8文件管理 (159) 7.8.1 功能简介 (159) 7.8.2 操作说明 (160) 7.9元数据消息管理 (162) 7.9.1 功能简介 (162) 7.9.2 操作说明 (162) 7.10变动信息及附加信息处理 (163) 7.10.1 功能简介 (163) 7.10.2 操作说明 (163) 7.11疑误处理 (166) 7.11.1 功能简介 (166) 7.11.2 操作说明 (166) 7.12土壤水分站信息表格导入 (168) 7.12.1 新增功能简介 (168) 7.12.2 操作说明 (168) 7.13高空站沿革文件导入 (171)
计数资料
第五章计数资料的统计描述 比 ratio 相对比 比例 proportion 结构相对数 率 rate 强度相对数 第一节常用相对数 一、强度相对数——率（说明某现象发生的频率） 率=某时期内发生某现象的观察单位数 /同期可能发生某现象的观察单位总数 *比例基数 二、结构相对数——构成比 （表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，用来说明各构成部分在总体中所占的比重或分布） 构成比=某一组成部分的观察单位数 /同一事物各组成部分的观察单位总数 *100% 三、相对比——比ratio （两个有关指标之比，说明两指标间的比例关系） 相对比=甲指标/乙指标（*100%） 第二节应用相对数的注意事项 1、结构相对数不能代替强度相对数 2、计算相对数应有足够数量 3、正确计算合计率（或平均率，不能简单地由各组率相加或平均而得） 4、注意资料的可比性（对比的因素，影响的因素） 5、对比不同时期资料应注意客观条件是否相同 6、样本率（或构成比）的抽样误差（假设检验） 第三节率的标准化法 一、标准化法的意义和基本思想 标准化法standarization ——标准化率standardization rate 标准化法的基本思想是：采用某影响因素的统一标准构成以消除构成不同对合计率的影响，使通过标准化后的标准化合计率具有可比性。 二、标准化率的计算 （一）标准化方法 直接标准化法——直接法 间接标准化法——间接法
标准化法计算的关键是选择同一的标准构成。 1、两组资料中任选一组资料的人口数（或人口构成）作为两者的“共同标准”——直接法 2、两组资料各部分人口之和组成的人口数（或人口构成）作为两者的“共同标准”——直接法 3、另外选用一个通用的或便于比较的标准作为两者的“共同标准”——直接法和间接法 （二）计算标准化率 步骤： 1、根据对比资料所具备的条件选用直接法或间接法 2、选定标准构成 3、选择公式计算标准化率。 （三）标准化率的计算步骤 1、直接标准化 （1）用标准人口数计算 （2）用标准人口构成比计算 2、间接标准化法 三．应用标准化法时的注意事项 1、标准化法只适用于某因素内部构成不同，并有可能影响两组总率比较的情况。对于因其他条件不同而产生的不具可比性问题标准化法不能解决 2、由于选择的标准人口不同，算出的标准化率也不同。因此，当比较几个标准化率时，应采用同一标准人口。 3、标准化后的标准化率，已经不再反映当时当地的实际水平，它只是表示相互比较的资料间的相对水平。 4、两样本标准化率是样本值，存在抽样误差。比较两样本的标准化率，当样本含量较小时，还应做假设检验。 第四节动态数列及其分析指标 动态数列dynamic series 是一系列按时间顺序排列起来的统计指标（可以为绝对数、相对数或平均数），用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势。 常用动态数列分析指标：绝对增长量、发展速度与增长速度、平均发展速度与平均增长速度。 第五章计数资料的统计描述
气象资料业务系统(MDOS)操作平台业务流程汇总
气象资料业务系统(MDOS 操作平台业务流程一、地面自动站观测资料上传 按业务规定上传国家级测站实时地面气象分钟数据文件、小时数据文件、日数据文件、日照数据文件、 (辐射数据文件。 每日定时观测后, 登录 MDOS 平台查看本站数据完整性, 对缺测时次及时补传。 二、疑误信息处理与反馈 台站配置应值班手机,用于接收台站疑误信息短信;值班手机要保证 24小时开机,手机号码变动应及时向省级管理部门上报。 台站对疑误信息的反馈包括定时反馈、被动反馈和更正数据反馈。 (1定时反馈:在每日定时观测后,登录 MDOS 操作平台,查询本站国家站和区域站未处理疑误信息并反馈。保证疑误数据在下一次定时观测前完成反馈。 A:国家站数据质控信息处理——台站处理与反馈——台站未处理 B:区域站数据质控信息处理——台站处理与反馈——台站未处理 台站级数据处理:处理并反馈省级提交给台站的疑误查询信息。包括 3种处理流程: 流程 1:确认数据无误→处理完成。 流程 2:确认数据错误→修正(给出修改值→处理完成。流程 3:批量数据为缺测→处理完成。 (2被动反馈:收到疑误信息短信和电话后,实时登录 MDOS 操作平台反馈; 接到显性错误短信后, 先核对显性错误数据值, 检查相应观测仪器, 查明可能引起出现错误数据的原因, 并及时进行相关数据处理和观测仪器维护等工作。对省级转交台站
处理的疑误信息, 及时查明原因, 通过 MDOS 操作平台进行数据处理和反馈。台站在 收到疑误信息 12小时之内完成反馈。守班时段应急响应期间, 接收到疑误短信或电话后 1小时内进行反馈。 (3更正数据反馈:对台站本地更正过的数据要及时向省级进行反馈,更正报时效内的数据既可通过“ MDOS 数据查询与质疑”功能主动填报反馈, 也可发送更正报 进行修改;时效外的数据可通过 MDOS 平台的“数据查询与质疑”进行修改。 三、台站变动登记 包括变动信息登记(名称,台站号,级别,观测时间,机构,位置,要素, 仪器,障碍物,守班,其他 ,图像、观测记录和规范。 四、台站附加信息登记 (1备注信息登记,通过选择记录年月,事件类型,填入具体内容后,点击即可完成登记。 (2若该台站同一时间同一事件类型已经有记录内容,选择记录年月,事件类型后,具体内容文本框会显示已经填写登记的内容,用户可以直接修改后提交。 (3一般备注事件,本月天气气候概况,图像、观测记录和规范操作参照纪要信息登记方法。 五、产品下载与保存 A 、 J 文件在 MDOS 平台“功能菜单”中的“产品制作与数据服务”下的“ A 、 J 、 Y 文件管理”模块中下载。 每月 6号前将下载后的 A 、 J 文件上传至 10.79.3.18/xj/zdzh/目录下,上传后的文件如有变更请及时进行更新。
气象大数据资料
1 引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、
气象资料业务系统MDOS疑误信息分析处理
气象资料业务系统MDOS疑误信息分析处理 发表时间：2018-07-20T12:04:05.020Z 来源：《科技新时代》2018年5期作者：赵建军 [导读] 达拉特旗地处鄂尔多斯高原北端, 总面积8200平方公里，是鄂尔多斯市农业大旗。 （内蒙古自治区达拉特旗气象局，内蒙古达拉特旗 014300） 摘要：气象资料业务系统（MDOS）操作平台是实时和历史资料加工处理与应用的一体化业务系统，业务人员日常主要工作任务是及时反馈疑误信息，对上传数据实时质量控制。本文结合多年基层台站工作，总结了气象资料业务系统（MDOS）疑误信息的分析及处理方法，以帮助业务人员进一步强化处理气象数据的处理能力，增强气象资料的完整性、时效性和准确性水平。 关键词：MDOS平台疑误信息数据质量分析处理 引言 达拉特旗地处鄂尔多斯高原北端, 总面积8200平方公里，是鄂尔多斯市农业大旗。本区域建有一套中心自动站，33套区域自动站，达拉特旗气象局自建站以来，始终以服务地方经济建设为宗旨，及时为种植大户提供有针对性的气象服务，为农业防灾减灾，农民增收做好保障服务。 地面气象资料业务系统（MDOS）操作平台属于资料一体化加工处理与管理业务系统，可以处理和应用实中心站及区域站的数据资料，其主要功能是数据传输监控、质控信息处理和查询反馈、基础信息管理、信息报警、产品制作与数据服务等。自达拉特旗气象局开展实时——历史地面气象资料一体化业务运行工作以来，对气象资料业务系统（MDOS）积累了一些宝贵的经验。 该业务系统的应用使得主要观测要素的时效性提高到小时级，实时气象要素自动质量控制时效达到了15min，历史资料时效达到1- 2d，逐渐消除了实时和历史资料的限制，实现了各级台站之间的资料同步。在上传和实时质量控制气象资料的过程中对业务人员操作水平提出了更高的要求，业务人员应对疑误信息进行认真分析、判断和处理，在确保观测数据完整的情况下，增强气象要素数据的可靠性和有效性水平。 1、MDOS数据质量控制检查内容 对于气象资料业务系统（MDOS）操作平台来说，在对地面气象要素数据文件进行实时质量控制时，主要包括有气候学界限值检查、气候极值检查、数据内部一致性检查和数据时间一致性检查。其中气候学界限值检查主要是查看记录到的气象要素数据是否在规定的测量范围内；范围极值检查，将时间和空间插值进行结合，在广义极值分布理论的基础上，得出任意地点多年日要素极值，并通过数据插值技术，结合气象要素日变化规律，对任意地点逐时阈值进行计算；时变检查，随着时间的变化某些气象要素会发生变化，具有时间一致性特征，将该类数据对比前后观测值，来判断是否出现异常；持续性检查，某些气象要素会随着时间和区域的变化而发生变化，例如某气象要素值长时间没有变化，则可能是观测仪器故障或传输设备异常造成的。 2、常见疑误信息分析处理 2.1数据缺测的分析处理 2.1.1台站单一或多个气象要素数据缺测 首先借助于业务软件查看对应时间段内的气象要素数据是否缺测，如果缺测应重新卸载相应时次的数据信息，检查缺测数据是否恢复正常，若仍旧没有恢复正常，应根据《地面气象观测规范》中的相关要求选择合适的数据替代缺测数据或者选用人工补测，同时在备注栏中详细标明。若在多个时次内气象要素数据均出现缺测，应做好相应气象要素仪器设备与传输线路的日常检修和维护，第一时间排除故障问题，增强观测数据的完整性水平，进一步提升地面测报质量。 2.1.2人工观测数据缺测 若定时时次人工观测到的降水，冻土，日照，雪深，雪压等人工观测项目气象要素数据出现缺测，应检查业务软件对应的相关气象要素数据是否出现缺测，若缺测则可能是因人为粗心大意造成数据未输入或输入数据后没有进行保存，应结合气薄、日照纸记录反馈对应的数据信息。若气象要素出现漏测，应确保在1h内补测完成并将修正值反馈出来，若超过1h应根据缺测情况处理。 2.1.3自动站所有数据缺测 若新型自动站内所有观测数据均出现缺测，则可能是正点长Z文件缺报造成的，应查看在业务软件中是否有长Z文件形成并传输。若没有长Z文件形成，应在业务软件中选择“正点地面观测数据维护”选项，通过人工方式对“正点观测编报”进行调取，对长Z文件进行保存编发操作；若在业务软件中形成了长Z文件却没有正常传输，应使用人工的方式尽快恢复网络，并立刻补发传输长Z文件；若长Z文件在正常编发后还是有自动站气象要素数据缺测的情况，则可能是网络异常导致长Z文件传输丢失，应重新对其进行编发。 2.2数据错误处理 若天气现象与积雪深度、极大风速、最小能见度气象要素数据出现矛盾，可能有两种表现形式：其一是人工观测到的天气现象同自动观测到的能见度数据矛盾。使用人工方式观测到的能见度数据具有较强的主观性水平，且观测空间范围较大，使用前向散射能见度仪器只能实现观测点的采样，直接造成人工和自动观测到的能见度数值存在偏差的情况，环境亮度和天气现象不同，二者之间的偏差也有一定的差异。若人工观测能见度时出现视程障碍类天气现象，而自动观测却没有发现，就会有能见度同天气现象不匹配的疑误信息，此时应以人工观测记录的天气现象为准，而能见度数据应以自动观测数据为准，当视程障碍类天气现象同能见度数据不匹配，可以将其看作是正常数据。 其二是人工观测到的天气现象同气象要素数据值矛盾。例如没有出现积雪、大风天气，但却观测到积雪深度大于0cm和极大风速超过17.0m/s的情况，这种错误数据可能是人工录入天气现象时粗心造成的，应对输入的气象要素数据进行认真检查，并及时进行修改和反馈。 2.3可疑数据的处理 受到观测仪器设备技术性能、各个气象要素之间的联系和单独气象要素数据的变化规律，正常的气象要素数据应满足极限范围值检查、空间、内部和数据时间一致性的要求，否则该气象要素是可疑的疑误数据。结合MDOS气象资料业务系统，包含有数据显示查询功能和空间图查看模块，借助于数据显示查询功能可以对可疑的正点气象要素数据进行查询，同时还能对比分析前后时次的气象要素数据，根
气象业务辅助决策系统
气象业务辅助决策系统 2017年12月
第一章系统概述 气象业务辅助决策系统，是以先进的数字地球平台为底层，以行业应用需求为牵引，为用户提供四类服务： 1、信息的管理、查询与检索。该系统在数字地球上，融入天气专题信息图层，直观地展现作业点分布、河流分布、重点增雨区分布、气象观测仪器、气象检测实况等信息。 2、可视化专业信息，辅助业务人员决策。采用科学数据可视化技术直观展现气象雷达数据、云图数据中的强度、速度、谱宽等信息，建立气象数据与空间环境的对应关系，辅助业务人员进行分析判断。 3、模拟业务过程，辅助任务规划。该系统可根据用户输入需求，模拟飞机飞行过程，辅助用户进行航迹规划；可模拟火箭作业过程，评估任务结果。 4、链接传感器，与实际应用业务对接。系统可与飞机增雨地空通讯系统、地面车辆GPS监控系统、北斗定位系统实时对接，实现对增雨飞机和地面作业车辆的三维追踪和显示。
第二章三维地理信息平台 气象业务辅助决策系统依托DreamMap三维地理信息平台开发研制。该平台融合了地理信息技术和虚拟现实技术，可兼容调用多种政府用、军用、商用地理信息数据，逼真展现陆、海、空、天多维空间场景；可针对雨、雪、云、风等天气现象精细化建模，逼真展现天气动态变化；可提供距离、面积、高程、角度、剖面、最短距离等分析量算功能，定量了解空间环境；可标绘兴趣点、气象台站、侦察站等模型符号，并融合管理各模型属性信息。 一、空间环境展现 该平台可以逼真展现陆、海、空、天等多维环境信息，渲染矢量、注记等多种类型数据。 图1 大气环境
图2 地形环境 图3 海洋环境
图4 高精度影像数据 二、气象环境展现
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤
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假设检验的基本步骤 (三)假设检验的基本步骤 统计推断 １.建立假设检验,确定检验水准 H０和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。 Ｈ0总是假设样本差别来自抽样误差，无效／零假设 H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。 检验水准，a=0.0５ 检验水准的含义 ２．选定检验方法,计算检验统计量 选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题， 一般计量资料用t检验和u检验; 计数资料用χ2检验和ｕ检验。 3.确定Ｐ值,作出统计推理 P≤ａ，拒绝H0,接受H１ P＞a,按a=0.05水准,不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异 假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝Ｈ0,都有可能发生错误 (四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论) ｕ检验适用条件 t检验适用条件 t检验和u检验 1.样本均数与总体均数比较 2.配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较 配对设计的情况：3点 3. 两个样本均数的比较 (1）两个大样本均数比较的u检验 （2)两个小样本均数比较的t检验 (五)假设检验的两类错误及注意事项(Ⅰ和Ⅱ类错误） 1.两类错误 拒绝正确的H０称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示,α＝０.０５,犯I型错误概率为0．05，理论上平均每1０0次抽样有5次发生此类错误； 接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。用β表示，(１-β)为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝０.9,若两总体确有差别，理论上平均每１00次抽样有90次得出有差别的结论。 两者的关系:α愈大β愈小;反之α愈小β愈大。 2．假设检验中的注意事项 （1)随机化：代表性和均衡可比性 (2）选用适当的检验方法 (３）正确理解统计学意义 (4）结论不绝对 (5）单侧与双侧检验的选择 四.分类变量资料的统计描述
6.计量资料的统计推断—t检验
6 计量资料的统计推断－t检验 t检验是以t分布为理论依据的假设检验方法，常用于正态总体小样本资料的均数比较，t检验统计量有三个不同的形式，适用于单因素设计的三种不同类型：①单个样本的均数与已知总体均数比较的检验，适用于单组设计，给出一组服从正态分布的定量观测数据和一个标准值（总体均值）的资料。②配对t检验，适用于配对设计。③成组t检验，适用于完全随机设计的两均数比较。 SPSS中使用菜单Analyze →Compore Means作t检验，Compore Means的下拉菜单如表6-1所示。 表6-1 Compore Means下拉菜单 Means…分层计算… One-Sample T Test…单样本t检验… Independent-Samples T Test…独立样本t检验… Paired-Sample T Test…配对t检验… One-Way ANOV A…单因素方差分析… 6.1 计量资料的分层计算 Means过程可以对计量资料分层计算均数、标准差等统计量，同时可对第一层分组进行方差分析和线性趋势检验。 例6-1某学校测得不同年级、不同性别的12名学生的身高（cm），数据见表6-2。试用SPSS的Means过程分别计算不同年级、不同性别学生身高的均数和标准差。 表6-2 12名学生的身高（cm） 解年级：1=“初一”、2=“高一”，性别：1=“男”、2=“女”。 选择Analyze→Compare Means→Means命令，弹出Means对话框，如图6-2。在变量列表中选中身高，送入Dependent（因变量）框中；选中年级，送入Independent（自变量），确定第一层依年级分组，单击Next按钮，选中性别，送入Independent，确定第二层依性别分组；单击OK。输出结果如图6-3所示。 在Means对话框单击Options（选项）按钮，弹出Means:Options对话框，可以选择要计算的统计量，默认Mean、Number of cases、Standard Deviation；在Statisti cs for First Layer中，可对第一层分组作方差分析（Anova table and eta）和线性趋势检验（Test for linearity）。
吉林环境气象监测预报业务平台系统需求
吉林省环境气象监测预报业务平台系统需求 一、设计原则 （一）先进性 保证整个系统功能和性能的前提下，最大限度地应用国内最新产品和采用成熟、可继承、具备广阔发展前景的先进技术。 （二）实用性和完备性 系统应体现实用性，功能齐全完备，能与业务和日常管理紧密结合，能够最大限度地满足实际工作要求。 系统应易于操作、易于更新、易于管理，界面友好，数据组织灵活，能满足各层次用户的使用要求。 （三）标准化和通用性 系统设计应符合软件设计的基本要求，强调标准化、规范化和统一化，保证数据格式的标准化、数据编码的标准化、数据规范的标准化。 （四）安全性 （1）系统运行稳定，计算结果准确；不造成死机、“假死”等状态；具有良好的安全性，保证数据不外泄。 （2）系统可以有效地抵御外部入侵，保护内部的相关的基础数据、业务数据、分析数据。保障系统数据库以及系统本身不被攻击、盗取。 （3）系统具有有效的数据加密机制，保障数据在网络传输时的安全性。防止数据被不良用户盗取或者丢失。 （五）灵活性 系统在设计过程中，要充分考虑到今后系统的变化、服务的扩展和更新等变化因素，在数据库存储、数据库容量、发布终端管理以及系统功能方面都尽量以模块化、组件化的方式进行设计开发，保障系统的灵活度。 （六）可拓展性 随着终端和用户类型以及发布手段的不断增加和完善，预留可满足扩展的接口，便于以后业务拓展的需求。
三、建设内容要求 本系统主要建设内容是建立基于web的吉林省环境气象监测预报业务平台，服务器位于吉林省气象局，相关部门可以授权应用。此外还需建立为对该系统提供支持的数据库。 (一)整体框架 吉林省环境气象监测预报业务平台主要包括环境气象监测、环境气象预报、环境气象服务产品、预报质量检验以及帮助5个主要部分（子系统）。 （二）各子系统功能 1、环境气象监测子系统功能 环境气象监测子系统包括主要污染物实时监测和气象条件实时监测两部分。 （1）主要污染物实时监测 主要开发查询、统计分析和报警功能。查询功能要求在GIS底图上将吉林省现有的污染观测数据实时显示，需要显示的主要有吉林省气象局环境气象监测站点50米高度PM10、,PM2.5实时数据以及环保局目前网上现有的10个站点的6种污染物（PM10、,PM2.5、 SO2 NO2 、CO、O3）1小时、24小时浓度、IAQI以及AQI数据。
气象资料业务系统(MDOS)常见技术问题解答
附件5： 气象资料业务系统（MDOS） 常见技术问题解答 2015年6月
目录 一、系统流程 (3) 二、质量控制系统 (4) 三、MDOS业务操作平台 (7) 四、A、J文件制作 (10) 五、元数据管理 (15) 六、消息系统 (17) 七、其他 (20)
自全国开展实时-历史地面气象资料一体化业务试运行工作以来，各省市对气象资料业务系统（MDOS）提出了许多问题、意见和建议。为了各省市在遇到问题时，能尽快找到出现问题原因及其解决办法，实时历史资料一体化工作组对各类常见问题进行了梳理和反馈，主要包括系统流程、质量控制系统、业务操作平台、A、J文件制作和元数据管理共五个部分。 一、系统流程 1.当更正报先于PQC文件进入MDOS系统时，为何省级不作质控，质控码均为9？ 答：台站上传的更正报文件中的省级质控码均为9，更正报不接入快速质量控制模块进行快速质量控制，而是直接进入MDOS系统，所以此时省级质控码为9。更正报入库后，MDOS数据质量控制系统自动进行数据质量控制。为防止因为省级质控码更新密集，而导致省级上行至国家级的更正报过多，设计了以下质控码更新及上传规则：经过数据质量控制后，（1）当快速质控结果为正确或可疑，MDOS 数据质量控制结果为错误时（即省级质控码由0或1变动为2），自动实时更新标注省级质控码；（2）当MDOS数据质量控制结果为可疑时（即省级质控码变动为1），不实时更新标注省级质控码，待经过人工确认后的结果更新标注省级质控码；（3）其他情况下，均不再更新标注省级质控码。 2.PQC文件入库后台站再发更正报，质控码为何没有更新？ 答：同1。
练习二 计量资料的区间估计与t检验
练习二计量资料的区间估计与t检验 一、思考题 1以t检验为例, 简述假设检验的一般步骤。 2配对资料有哪几种情形？请举例说明。 3 标准差与标准误之间的联系与区别是什么？ 4 可信区间与正常值范围的联系与区别是什么？ 5 试述统计推断包括的主要内容。 6如果配对设计的资料用成组设计的方法处理假设检验,结果如何? 二、最佳选择题 1减少均数的抽样误差的可行方法之一是： A. 严格执行随机抽样 B .增大样本含量 C. 设立对照 D. 选一些处于中间状态的个体 2 增大样本含量，理论上可使其变小的是： A. 样本的变异系数 B. 样本的标准差 C. 均数的抽样误差 D. 样本均数 3 两小样本均数比较，当方差不齐时，可选择： A.t’检验 B.t检验 C.F检验 D. 2检验 4样本均数比较的t检验，P<0.05,按α=0.05水准,认为两总体均数不同。此时若推断有错，则犯第Ⅰ类错误的概率P： A. P＞0.05 B. P<0.05 C. P=0.05 D. P=β, 而β未知 5 由t分布可知,自由度υ越小,t分布的峰越矮,尾部翘得越高,故正确的是： A. t0.05,5>t0.05,1 B. t0.05,5=t0.05,1 C. t0.05,1>t0.01,1 D. t0.05,1>t0.05,5 6多个样本均数间两两比较时,若采用t检验的方法,则会出现的情况是： A. 结果与q检验相同 B. 结果比q检验更合理 C. 可能出现假阴性的结果 D. 可能出现假阳性的结果 7两组数据中的每个变量值减去同一常数后作两个样本均数差异的t检验， A. t值变小 B. t值变大 C. t值不变 D. t值变小或变大 8对于配对（或成对）t检验和成组t检验，下列哪一种说法是错误的： A. 对于配对设计的资料应作配对t检验，如果作成组t检验，不但不合理，而且 平均起来统计效率降低 B. 成组设计的资料用配对t检验，不但合理，而且平均起来可以提高统计效率 C. 成组设计的资料，无法用配对t检验 D. 作配对或成组t检验，应根据原始资料的统计设计类型而定 9在两样本均数差别的t检验中，事先估计并确定合适的样本含量的一个重要作用是： A. 控制Ⅰ型错误概率的大小 B. 可以消除Ⅰ型错误
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤 （三）假设检验的基本步骤 统计推断 1．建立假设检验，确定检验水准 H0和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。 H0总是假设样本差别来自抽样误差，无效/零假设 H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。 检验水准，a＝0.05 检验水准的含义 2．选定检验方法，计算检验统计量 选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题， 一般计量资料用t检验和u检验； 计数资料用χ2检验和u检验。 3．确定P值，作出统计推理 P≤a ，拒绝H0，接受H1 P> a，按a＝0.05水准，不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异 假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝H0，都有可能发生错误 （四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论） u检验适用条件 t检验适用条件 t检验和u检验 1．样本均数与总体均数比较 2．配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较 配对设计的情况：3点 3. 两个样本均数的比较 （1）两个大样本均数比较的u检验 （2）两个小样本均数比较的t检验 （五）假设检验的两类错误及注意事项（Ⅰ和Ⅱ类错误） 1.两类错误 拒绝正确的H0称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示，α＝0.05，犯I型错误概率为0.05，理论上平均每100次抽样有5次发生此类错误； 接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。用β表示，（1－β）为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝0.9，若两总体确有差别，理论上平均每100次抽样有90次得出有差别的结论。 两者的关系：α愈大β愈小；反之α愈小β愈大。 2.假设检验中的注意事项 （1）随机化：代表性和均衡可比性 （2）选用适当的检验方法 （3）正确理解统计学意义 （4）结论不绝对 （5）单侧与双侧检验的选择 四．分类变量资料的统计描述
第五章统计学教案(假设检验)
第五章假设检验 参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们分别从不同的角度利用样本信息对总体参数进行推断。前者讨论的是在一定的总体分布形式下，借助样本构造的统计量，对总体未知参数作出估计的问题；后者讨论的是如何运用样本信息对总体未知参数的取值或总体行为所做的事先假定进行验证，从而作出真假判断。通俗地、简单地说，前者是利用样本信息估计总体参数将落在什么范围里；而后者则是利用样本信息回答总体参数是不是会落在事先假定的某一个范围里。 本章的目的与要求 通过本章学习，要求学生在充分理解有关抽样分布理论的基础上，理解掌握假设检验的有关基本概念；明确在假设检验中可能犯的两种错误，以及这两种错误之间的联系；熟练掌握总体均值和总体成数的检验方法，主要是Z 检验和t检验；对于非参数的检验，也应有所了解，包括符号检验、秩和检验与游程检验等。 本章主要内容（计划学时2 ） 一、假设检验概述与基本概念 1、假设检验概述 2、假设检验的有关基本概念 二、总体参数检验 1、总体平均数的检验 2、总体成数的检验 3、总体方差的检验 三、总体非参数检验 1、符号检验 2、秩和检验 3、游程检验 学习重点 一、假设检验的有关基本概念； 二、总体平均数与总体成数的检验； 三、非参数检验； 学习难点 一、假设检验的基本思路与有关概念； 二、两类错误的理解及其关系； 第一节统计检验的基本概念 一、假设检验概述
基本思路：首先，对总体参数作出某种假设，并假定它是成立的。然后，根据样本得到的信息（统计量），考虑接受这个假设后是否会导致不合理的结果，如果合理就接受这个假设，不合理就拒绝这个假设。 所谓合理性，就是看是否在一次的观察中出现了小概率事件。 小概率原理：就是指概率很小的事件，在一次试验中实际上是几乎不可能出现。这种事件可以称其为“实际不可能事件”。 二、假设检验的基本概念 （一）原假设与对立假设 1、原假设：用“H0：”表示（也称“零假设”、“虚无假设”） 这是研究者对总体参数事先提出的假设。通常以总体没有发生显著变化为原假设。 2、对立假设：用“H1：”表示 对立假设也称“备择假设” 这是与原假设完全对立的、矛盾的假设，假设总体发生了显著的变化。 （二）显著性水平与显著性差异 1、显著性水平： 在统计检验中，判断假设是否合理，是根据一定的标准来确定的，这个标准是在检验之前由研究者事先主观选定的一个小概率值，用α表示.这个α就是显著性水平。 常用的α有0.1、0.05或0.01等 2、显著性差异： 如果统计量和假设的参数值存在差距，有两种可能： （1）差距不是很大（即不在小概率范围内出现），即可认为总体没发生显著变化。可接受原假设。 （2）差距很大（即出现在小概率范围内），即可认为总体发生了显著变化。说明存在着显著性差异，故拒绝原假设。 （三）双侧检验与单侧检验 1、双侧检验（双尾检验）： 双侧检验要求同时注意估计值偏高和偏低的倾向，这时，差距不分正负， 给出的显著水平α 2、单侧检验（单尾检验）：（有左单侧和右单侧两种） 单侧检验只注意估计值是否偏高（或偏低）,它是单方向的，给出的显著性水平α集中在同一侧。偏高时，差距为正，为右单侧检验；偏低时,差距为负，为左单侧检验。 （四）两种类型的错误 1、第一类错误——以真为假
气象资料业务系统(MDOS)安装指南
气象资料业务系统（MDOS）安装指南 1、数据库对象初始化 请确保SQL Server 2008 R2已完整安装。 （1）运行SQL Server数据库管理程序，进入数据库登录界面，如下图所示： 注意：SQL Server数据库安装在本机时，服务器名称可以填写本机的IP地址，或者填写localhost；身份验证必须选择SQL Server身份验证。 （2）成功登录数据库后，选中“数据库”，点击鼠标右键，在弹出菜单中选 择“附加A）…”菜单项，进入数据库附加，如下图所示。 （3）在弹出框“附加数据库”中，单击“添加（A）…”按钮,分3次分别 选择“..\数据库初始化文件\MDOSv1.0数据库文件”中，SURF_RAWDB.mdf、 SURF_APPLICATIONDB.mdf和SURF_METADB.mdf，如下图所示。 注意：添加数据库mdf文件时，在“数据库详细信息”列表中，会自动创建其对应的后缀为mdf数据文件和ldf日志文件，请删除ldf日志文件项。例如，添加数据库SURF_RAWDB.mdf时，删除SURF_RAWDB_log.ldf项。
点击“确定”，完成数据库附加。 2、安装MDOS程序 双击运行..\MDOSv1.0软件包\MDOS.exe，选择目标文件夹，安装MDOS文件夹至服务器目标文件夹下，如下图所示： 3、修改config.ini文件，以记事本形式打开目录\MDOS\Parameter下 config.ini （1）修改[DB_RAW]段原始数据库、[DB_APP]段应用数据库和[DB_META]元数据库配臵，数据库名称若改变，要与database名称保持一致，以修改原始数据库为例： （2）修改省级编报中心，修改本省的编报中心 [AreaCode] AreaCode=BCWH （3）修改省名，复制本省如[湖北]中括号中的名称粘贴于PROV等号右边，INFO_STATION和INFO_REG_STATION表[province]与config中prov填写保持一致。 （4）根据各省情况设臵生成邻近站的距离 [Process_starttime] GRP=80.0 ;生成国家站邻近站时的距离,取值不能为0或负数,单位为km QRP=80.0 ;生成区域站邻近站时的距离,取值不能为0或负数,单位为km AWSRP=80.0 ;一起生成国家站和区域站邻近站时的距离,取值不能为0或负数,单位为km （5）根据各省实际情况修改区域站相邻站范围，用于业务操作平台显示邻
《计量资料的统计推断》的复习思考题
《计量资料的统计推断》的复习思考题 1．什么是统计推断？统计推断包括哪两方面内容？ 2．什么样的分布是t分布？对称分布、正态分布、t分布和标准正态分布有何区别和联系？3．什么是标准误？标准差和标准误有什么区别和联系？ 4．什么是总体均数的可信区间？某指标的95％正常值范围和95％可信区间有何区别何联系？ 5．显著性检验的目的意义是什么？基本原理是什么？前提条件有哪些？ 6．什么情况下可认为具有可比性？举例说明日常生活中常犯的没有可比性时进行比较的错误。 7．显著性检验的一般步骤有哪些？ 8．显著性检验时，假设有几种？哪几种？如何假设？ 9．假设检验时，如何选择进行单侧或双侧检验？ 10．什么是检验水准/显著性水平？一般是多少？如何根据实际情况来确定检验水准？11．假设检验时的“P值”是什么？举例说明。 12．统计学结论和实际意义有何异同？ 13．什么情况下应该作u/z检验？什么情况下应该作t检验？ 14．举例说明成组设计和配对设计有何区别。 15．有人说，“只要是比较两个均数，都可以作t检验。”你认为这种说法对吗？为什么？16．什么是I类错误？什么是II类错误？为什么显著性检验时会犯这两类错误？这两类错误各有什么特点？相互之间有什么关系？ 17．什么是把握度?科学研究时如何才能使把握度达到一定的水平？ 18．为什么说统计学结论是概率性的，既不绝对肯定，也不绝对否定？ 19．随机抽取某品种2月龄苗猪25头，测得其平均体重为20kg，标准差为3kg。试估计该品种2月龄苗猪的体重。 20．随机测得100听某批某种罐头净重量平均为344.0g，标准差为4.43g。试估计该批该种罐头的净重量和正常值范围。 21．某鱼场按常规方法所育鲢鱼苗一月龄的平均体长为7.25cm，标准差为1.58cm。为提高鱼苗质量，现采用一新方法进行育苗，一月龄时随机抽取100尾进行测量，测得其平均体长为7.65cm。试问新方法能否使一月龄鲢鱼苗体长更长？ 22．某名优绿茶含水量标准为不超过5.5％。现有一批该种绿茶，从中随机抽取8个样品，测得其含水量平均为5.6％，标准差为0.3％。试问该批绿茶的含水量是否超标？23．生产某种纺织品，要求棉花纤维长度平均为30mm以上。现有一棉花品种，随机抽取400个样品，测得其纤维平均长度为30.2mm，标准差为2.5mm。试问该棉花品种的纤维长度是否该纺织品生产的要求？ 24．某食品厂在甲、乙两条生产线上各测量了30个日产量。结果为甲生产线平均为65.83，方差为59.7299；乙生产线平均为59.77，方差为42.8747。试问这两条生产线的日产量是否相同？ 25．随机测量某食品厂生产的某种罐头的so2含量，结果见下表。试问这两种罐头的so2含量是否有差别？ 正常罐头何异常罐头的so2含量 正常罐头100.0 94.2 98.5 99.2 96.4 102.5 异常罐头130.2 131.3 130.5 135.2 135.2 133.5