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        國工數(shù)據(jù)大腦之雙樣本Poisson檢驗與LIMS 系統(tǒng)的融合應用

        來源: 2021-10-09 08:37

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           作者:國工智能實施團隊—左鵬

           前言

          近年來,數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關注,其主要原因是企業(yè)在生產(chǎn)、運營過程中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),迫切的需要將這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用,包括商務管理,生產(chǎn)控制,市場分析,工程設計和科學探索等。

          國工智能實驗室LIMS系統(tǒng)融合了國工智能數(shù)據(jù)大腦平臺,平臺內(nèi)提供上百種統(tǒng)計學相關算法及機器學習算法;通過這些算法對企業(yè)數(shù)據(jù)進行分類分析、聚類分析、關聯(lián)分析、預測分析,挖掘數(shù)據(jù)潛在價值,探索人力無法探知的規(guī)律,提高企業(yè)產(chǎn)品附加值及行業(yè)競爭力,助力企業(yè)快速發(fā)展。本次案例就雙樣本Poisson檢驗與實驗室LIMS系統(tǒng)相融合進行探討及應用舉例。

           案例

          某企業(yè)質(zhì)檢實驗室需要檢驗A、B兩種實驗樣品的缺陷數(shù)量,在相同的檢驗方案條件下分別用A、B兩種實驗樣品進行檢驗,得到的檢驗結果如圖1所示,試分析在相同檢驗方案情況下,A、B兩種實驗樣品的缺陷出現(xiàn)率。

          圖1檢驗結果

           分析過程

          使用國工數(shù)據(jù)大Excel讀取組件,將數(shù)據(jù)集映射到系統(tǒng)中。

          圖2 Excel讀取

          再通過拖拽的方式將雙樣本Poisson率檢驗分析組件與Excel讀取鏈接到一起。使用集成好算法的雙樣本Poisson分析組件進行數(shù)據(jù)的Poisson分析處理,對組件參數(shù)進行設置,因素字段配置為factor,結果值配置為檢驗結果result,顯著性水平設置為0.05,單擊運行,從調(diào)試面板中查看分析結果。

          圖3雙樣本Poisson率校驗分析組件及參數(shù)配置

           分析結果

          圖4分析結果

          從圖4中運用雙樣本Poisson分析得出的結果可以看出,由于p 值0.157大于顯著性水平(用α 或alpha表示)0.05,因此分析員否定原假設并得出兩個樣本缺陷發(fā)生率不同的結論。95%置信區(qū)間表明,樣本B 的缺陷率可能高于樣本A 的缺陷率。

           與LIMS系統(tǒng)相融合

          國工數(shù)據(jù)大腦平臺可直接獲取實驗室LIMS系統(tǒng)中的實驗數(shù)據(jù),直接將實驗數(shù)據(jù)對接到創(chuàng)建好的雙樣本Poisson檢驗模型中,根據(jù)得出的分析結果自動對報告進行判定,代替人工判定;并將存在缺陷顯著性差異的報告重點推送給相關領導引起重視。根據(jù)領導對存在顯著性差異報告的處理,可自動觸發(fā)二次檢驗流程等操作。

           含義

          實驗室系統(tǒng)中的雙樣本Poisson檢驗用于比較兩個遵循Poisson分布的總體的均值或發(fā)生率以確定它們是否存在顯著差異的假設檢驗。Poisson分布可為時間在給定時間內(nèi)發(fā)生次數(shù)、面積、體積或其他觀測空間建模。

           適用范圍

          ·確定兩個組的總體發(fā)生率是否不同。

          ·計算可能包括總體率之間差值的值范圍。

          例如,實驗員檢查2 個批次(A和 B)上每箱實驗樣本的缺陷數(shù)量。一個樣品可能會有多個缺陷,對于批次A,每箱包含10個樣本。實驗員總共抽取50箱,共發(fā)現(xiàn)122個缺陷。對于批次B,每箱包含15個毛巾。實驗員總共抽取50箱,共發(fā)現(xiàn)132個缺陷。

          對于批次A,總發(fā)生次數(shù)為122,原因是實驗員發(fā)現(xiàn)了122個缺陷。對于批次B,此數(shù)字為132,原因是實驗員發(fā)現(xiàn)了132個缺陷。

          對于這兩個批次,樣本數(shù)量(N)均為50,原因是實驗員對于這兩個批次均抽取了50箱。

          為了確定每個樣本的缺陷數(shù),實驗員對批次A 使用觀測值長度10,原因是每箱有10個樣本。對于批次B,檢查員使用觀測值長度15。

          對于批次A,采樣率為(總發(fā)生次數(shù)/ N)/(觀測值長度)= (112/50) / 10 = 0.224。對于批次B,采樣率為(132/50) / 15 = 0.176。因此,批次A 中每個樣本平均有0.244個缺陷,批次B 中每個樣本平均有0.176個缺陷。

          由于實驗員輸入的觀測值長度不為1,因此數(shù)據(jù)大腦也將計算樣本均值。對于批次A,樣本均值為(總發(fā)生次數(shù)/ N)= 112/50 = 2.24。對于批次B,樣本均值為132/50 = 2.64。樣本均值描述每箱的平均缺陷數(shù)。但是,由于各箱中含有不同數(shù)量的實驗樣本,因此采樣率是更有用的統(tǒng)計量。

        責任編輯:殷守龍

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