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[供应]申请办理CMA/CNAS实验室认证有什么条件要求

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产品产地：江苏南京
产品品牌：南京邦道咨询
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更新日期：2021-10-16 23:47:07
有效期至：2022-10-16
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申请办理CMA/CNAS实验室认证有什么条件要求详细信息

申请办理CMA/CNAS实验室认证有什么条件要求

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由于经典统计方法对离群值敏感，因此通常优先采用对离群值相对不敏感的稳健统计方法。注：采用剔除离群值后计算标准差的经典统计方法，通常会低估近似正态分布数据的离散性。因此，通常采用稳健统计方法，给出离散性的无偏估计。

中位值、尺度化中位绝对差（ MADe ）和标准化四分位距（ nIQR ）均是简易稳健统计量。算法A通过迭代方法转化原始数据，为近似正态分布提供均值和标准偏差的替代计算方法，这种方法在预期离群值比例低于20%的情况下非常有用。

C.2.1对总体平均值和标准偏差的简单估计方法 C.2.1.1中位值(median) 中位值是对称分布总体平均值的一种简单估计，该方法对离群值不敏感，可用 medx() 表示中位值。假设参加者提交的 p 个数据按递增顺序表示

尺度化中位绝对差（ MADe ）是正态分布数据的总体标准偏差的估计值。MADe 计算方法对较高比例（50%）的离群值不敏感。假设参加者提交的 p 个数据按递增顺序排列表示为： ip x，x，x，，x12 ?? 。可先计算 p 个数据的中位值，然后计算 p 个数据中每个数据与中位值的绝对差 id ( i?1 到 p )，再计算绝对差的中位值，将得到的中位值乘以1.483即可得到尺度化中位绝对差值

标准化四分位距法是一种类似于尺度化中位绝对差的稳健统计方法，该方法相对简单并使用广泛。可将参加者结果按递增顺序排列，计算第75百分位（或第三个四分位）和第25百分位（或第一个四分位）参加者结果的差值，然后乘以系数0.7413即可得到标准化四分位距。

如果第75百分位数和第25百分位数相同，则 nIQR 将为零，需在剔除离群值后计算标准偏差作为总体标准差估计值。

注1：与尺度化中位绝对差方法相比，标准化四分位距法只需要对数据进行一次排序，但标准化四分位距的失效点（breakdownpoint）为25%（见表8），而尺度化中位绝对差法的失效点为50%，因此尺度化中位绝对差方法比标准化四分位距法能忍受更高比例的离群值。

注2：标准化四分位距法和尺度化中位绝对差法这两种统计方法，在参加者结果数 p?30 时会导致分散性计算值明显偏小，可能会影响参加者结果的能力评定。

假设参加者提交的 p 个数据按递增顺序排列表示为： ip x，x，x，，x12 ??。这些数据的稳健平均值和稳健标准差记为 x* 和 s*。先计算 p 个数据的中位值作为初始稳健平均值（ x* ），计算其绝对中位差作为初始稳健标准差（ s* ）

稳健估计值 x* 和 s* 可由迭代计算得出，例如用新取值数据更新 x* 和 s*，直至过程收敛。当稳健平均值和稳健标准差的第三位有效数字在连续两次迭代中不再变化时，即可认为过程是收敛的。这是一种可用计算机编程实现的简单方法。算法A统计方法对一定比例的离群值不敏感，其失效点约为25%（见表8）。当 MADex() 为0，数据总体中有极端离群值时，初始 s* 可能显著降低对离群值的耐受力。当数据总体中离群值比例预期超过20%，或当初始 s* 受极端离群值的不利影响，可考虑采用下面方法： 1)当 MADe =0，用 med()i xx?代替 MADe ，或使用其他估计值如使用标准差（剔除离群值）。

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