本文件提供了统计学在橡胶试验上的应用指南。 本文件并非旨在与现行涵盖基础统计学方法的标准相抵触或将其替代，而是提供补充，并给出这些统计学方法应用于橡胶测试领域的示例。

ICS_83.060
CCS G40
中华人民共和国国家标准
43751—2024
橡胶与橡胶制品
统计学在物理试验上的
应用指南
Rubber and rubber productsGuidance on the application of statistics tophysical testing
2024-03-15发布
19003 : 2006, MOD)
2024-10-01 实施
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
规范性引用文件
术语和定义
试验结果的局限性
变异性
正确度和精密度
准确度、
相关性和显著性
6结果的分布和集中趋势的度量
分布的型别
集中趋势的度量
离散的度量
转换为正态分布
偏离正态的检验
在橡胶试验上的应用
拉伸试验
转换为正态分布
中位数的其他使用
置信限和显著性差异免费标准下载网bzxz
置信限和置信区间
显著性差异
在橡胶试验上的应用
置信限和指标限值
结果的比较
GB/T43751—2024
43751—2024
排序法
Friedman检验
外计数检验
在橡胶试验上的应用
拒绝离群值的标准
狄克逊检验(Dixon'stest)
科克伦方差检验(Cochran's test)在橡胶试验上的应用
狄克逊检验应用于单个结果
科克伦方差检验
狄克逊检验应用于一组均值
10方差分析（ANOVA）
相同观测数的单因素
可变观测数的单因素
10.2.4双（和多）因素方差分析10.3
在橡胶试验上的应用
回归分析
线性最小二乘法
二次最小二乘
三次最小二乘
在橡胶试验上的应用
温度对压缩永久变形的影响
老化对拉伸强度的影响
回缩试验的温度
测量不确定度
测量模型的建立
标准不确定度的评定
合成标准不确定度
扩展不确定度的确定
测量不确定度的报告
在橡胶试验上的应用
接收质量限（AQL）和极限质量(LQ)不合格判定
检验水平
计数抽样方案
随机抽样
在橡胶试验上的应用
14试样数量
在橡胶试验上的应用
置信水平的优化
通过/不通过状态的优化
结果表示
试验报告
数值修约
在橡胶试验上的应用
构建直方图
修约示例
精密度陈述
GB/T 43751—2024
43751—2024
在橡胶试验上的应用
实验设计
般信息
描述性实验
比较性实验
响应实验
在橡胶试验中的应用
描述性实验
比较实验
响应实验
18统计学质量控制
计数控制图
计量控制图
在橡胶试验中的应用
控制图
累积图
附录A（资料性）本文件与ISO19003:2006结构编号对照情况附录B（资料性）本文件与ISO19003:2006技术差异及其原因附录C（资料性）本文件对ISO19003:2006的编辑性改动附录D(资料性)均值的其他形式
附录E（资料性）本文件中引用的分布函数的数学形式附录F（资料性)在双指数和威布尔分布中集中趋势度量的相互关系附录G（资料性）构建威布尔概率纸附录H（资料性）方差分析
附录I（资料性）利用excel计算回归方程系数参考文献
起草。
GB/T43751—2024
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定本文件修改采用IS019003：2006《橡胶与橡胶制品统计学在物理试验上的应用指南》。本文件与IS019003:2006相比，在结构上有较多调整，两个文件之间的结构编号变化对照一览表见附录A。
本文件与IS019003：2006相比，存在较多的技术差异，在所涉及的条款外侧页边空白位置用垂直单线（1）进行了标示。这些技术差异及其原因一览表见附录B。本文件与IS019003:2006相比，进行了较多编辑性改动，这些编辑性改动及其原因一览表见附录C。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国石油和化学工业联合会提出。本文件由全国橡胶与橡胶制品标准化技术委员会(SAC/TC35)归口。本文件起草单位：苏州华锐橡塑科技有限公司、江苏冠联新材料科技股份有限公司、沈阳橡胶研究设计院有限公司、苏州亨利通信材料有限公司、深圳德昌裕新材料科技有限公司、辽宁省计量科学研究院、中昊晨光化工研究院有限公司、深圳市傲川科技有限公司、河南方亿密封科技有限公司、常州宏巨电子科技有限公司、山东大学威海工业技术研究院、青岛三祥科技股份有限公司。本文件主要起草人：李德龙、苏怀生、常敏、李继杰、张丽本、黄晓莹、房田、刘惠春、侯艳、郎丹丹、黄晓辉、刘永平、解亚君、倪云高、周传健、李错。GB/T
43751—2024
统计学方法在试验过程的各个阶段，从试验的设计到结果的解释，都具有重要的作用。因此，介入试验的人员需要对统计学原理和所需使用的统计学技术的知识有一个基本的了解。有许多教科书和标准讲述统计学方法，但是，有一本易于检索最常用的方法和公式，且还能考虑其对各种橡胶试验方法特定应用的指南是很方便的。本文件的制定是对统计学通用标准和橡胶试验方法标准两者的补充
本文件针对每个主题分别介绍概述、方法和在橡胶试验上的应用。在概述下，概述基本概念。方法则考虑能够使用的统计学技术，给出基本步骤和公式。如果适用，对于不常用的方法或更先进的处理，则引用其他出版物。“在橡胶试验上的应用”指这些方法怎样、何处可以应用，并给出针对橡胶性能和试验的示例。
本文件“橡胶物理试验”中的术语“橡胶”是广义的，根据GB/T9881的定义，包括生橡胶、未硫化橡胶和橡胶制品。
1范围
橡胶与橡胶制品统计学在物理试验上的应用指南
本文件提供了统计学在橡胶试验上的应用指南。GB/T43751—2024
本文件并非旨在与现行涵盖基础统计学方法的标准相抵触或将其替代，而是提供补充，并给出这些统计学方法应用于橡胶测试领域的示例。2规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。注：这些术语，尽可能地以非数学术语表述，适用于所用的主要统计学用语。更全面和严谨的术语见GB/T3358(所有部分)和参考文献中的处理专业统计学技术的标准。3.1
总体population
(理论上）可能获得的用于表征测试橡胶、配合剂或工艺的性能的全部数据。3.2
样本sample
从总体中实际获得的作为已实施试验测试方案结果的数据。3.3
variability
变异性
在标称相同试样上实施试验产生不同试验结果的趋势。算术平均数，均值arithmetic
（总体或样本）数据总和除以所使用值的个数。注：“平均”是描述一组数据最常用的统计量。有几种平均，它们通常用于普通说法中，但没有指定类型，这可能会造成混淆。平均分为两类：计算性的和位置性的。算术平均数是最常用的计算性的平均结果，其他见附录D位置平均为中位数和众数。算术平均数的计算如6.2.2.2的公式(1)和公式(2)所示。中位数median
样本数据以数值递增顺序排列时，位居中间的值（或两个中间值的平均值）。众数mode
以最大频率出现的性能测试值。GB/T
43751—2024
residual
每个值与均值之间的差（+或一）。注：残差的和等于0。
variance
残差平方的算术平均数。
standard deviation
标准差
方差的平方根。
注：标准差的计算在6.2.3中以公式(5)和公式(6)给出。3.10
文coefficient of variation
变异系数
标准差与均值的比。
注：变异系数的计算在6.2.3.4中以公式(8)给出。3.11
极差range
最大值减去最小值。
standarderror
标准误差
总体均值估计值的标准差。
注：标准误差的计算在6.2.3.2.3中以公式(7)给出。3.13
手bias
所估计参数的平均统计值与真值的差，产生于一个或多个系统误差。3.14
准确度
accuracy
试验结果与可接受的参照值之间的一致程度。3.15
正确度
trueness
大量试验结果均值与真值或可接受的参照值之间的一致程度。注：通常用术语偏倚表示。
精密度
Eprecision
试验结果间的一致程度。
重复性
repeatability
在短期内由同一操作者在同一实验室内使用同一设备按同一方法在同一试验材料上获得独立试验结果之条件下得到的精密度。
再现性
reproducibility
由不同的操作者在不同的实验室使用不同的设备按同一方法在同一试验材料上获得独立试验结果之条件下得到的精密度。
显著性水平
level of significance
与显著性试验相关的误差概率。distribution
分布函数
function
描述随机变量取值小于或等于数值x的概率的函数。密度分布
densitydistribution
分布函数在每个值处的斜率。
normal distribution
正态分布
对称的“钟形”密度分布，完全由其均值和标准差来定义。注：它也被称为拉普拉斯高斯(LaplaceGauss)或高斯(Gaussian)分布。3.23
双指数分布doubleexponential distributionGB/T43751—2024
完全由单一“形状”参数定义的用于表征橡胶混炼胶拉伸强度分布的非对称分布。3.24
威布尔分布Weibull distribution完全由三个参数定义的对称分布。注：在表征疲劳等寿命试验中非常有用。3.25
自由度degrees of freedom
可用于估计标准差的读数之间独立的差的个数。3.26
置信区间confidenceinterval
一个值或参数被预期以给定概率落在其中的范围。3.27
confidencelimits
置信限
置信区间的极值。
4符号
下列符号适用于本文件。
a,b,c.....
回归线上的常系数
C：弗里德曼(Friedman's）检验中的一致性系数，或检验离群值存在性的方差时的科克伦商数C：第i个累积和值
C：用于推导回归系数的因子
C、:变异系数
f(x)：性能或参数，是x的函数或密度分布函数F：在给定情况下，斯奈迪克F-比(Snedecor'sF-ratio)的观察值
F：F在给定置信水平上的统计临界值，以及对于较小和较大均方的给定自由度的统计临界值F：回归线的F值
H。/H：原假设/备择假设参数
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