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吴超:安全科学方法系列119:安全统计的分析方法

已有 393 次阅读 2024-6-15 06:44 |个人分类:安全科学理论|系统分类:科研笔记

吴超:安全科学方法系列119:安全统计的分析方法

统计资料通常分为定量资料和定性资料。定量资料是指对每个观察样本用特定的计量方法测量某项指标所获得的数值;定性资料是指记录每个观察样本的某一方面的特征和性质。在安全现象的统计资料进行统计分析时,需要运用到数理统计的相关理论和方法进行分析整理。目前,基于数理统计理论的安全统计分析方法有空间自相关方法、聚类分析法、灰色统计法、实验数据统计方法等。

1.空间自相关方法

空间自相关方法是研究空间中某空间单元与其周围空间单元就某种特征值,进行空间自相关性程度的计算,以分析这些空间单元在空间分现象的特征的统计分析方法。

该方法的研究对象是两个或多个属性变量间的相互关系及关联程度,以及同一属性值在不同空间位置上的相关关系及关联程度。将此方法运用于安全统计分析中,可得出所分析的安全问题在研究的安全领域中的扩散效应,进而统计出该安全问题的发生概率、普遍程度,进而分析出易发生的环境,以方便安全工作者及时做出防治或控制措施。

空间自相关方法的优点是可同时满足独立性和大样本两个假设,可以用图形示意区域集聚事故的类型,而且还可用一些量化指标,揭示研究区域内事故发生的空间格局。

2.聚类分析法

聚类分析法是研究分类问题的一种多元统计分析方法。具体做法是输入一组未分类的数据,在事先不知道要分成几类的情况下,通过分析数据,确定每个记录所属的类别,把相似性大的对象聚集为一个类。聚类的标准是使类内的样本相似度尽可能大、类与类间的相似度尽可能小。

在安全统计分析中,聚类分析法主要用于安全统计数据或样本的分类,进而便于将某领域或某安全系统可能出现的安全现象分类,作事故分析,并定量阐述各类安全问题间的关联性。聚类分析法是在没有“先验”知识的情况下进行分类的,具有客观性、科学性等优点;但也具有如下缺点:第一,如果数据量偏少,会影响归纳的精确性;第二,不能确定到底该分成几类比较合适,中间需介入主观因素,凭借经验来确定合理的类别数;第三,聚类分析法是对指标进行单一归类,不能使同一指标在不同类中体现出来,不能确定各个影响要素在事故发生中的贡献度以及要素之间的组合规律。

3.灰色统计法

灰色统计法实质上是一种白数的灰化处理方法,以灰数的白化函数生成为基础,将一些具体安全统计数据按某种灰数所描述的类别进行归纳整理,判断安全统计指标所属的灰类。灰色统计法是以“小样本”、“贫信息”、不确定性的安全数据为研究对象,主要用于鉴别安全系统内各因素之间发展趋势的相似或相异程度,并通过对原始安全统计数据的生成处理,建立相应的微分方程模型,寻求安全系统变动的规律,探讨系统的安全状况的发展趋势和状况。

灰色统计法具有可操作性强、分辨率高等优点,通过建立影响事故发生的安全统计核心指标,来对事故进行安全统计分析。

4.实验数据统计方法

实验数据统计方法是一种基于完全样本的安全统计方法。选用实验数据统计方法处理产品寿命数据时,要检验产品寿命数据属于何种类型,然后采用相应的安全统计方法进行数据处理,做基于特征值的可靠性统计并归一化处理。

实验数据统计方法通常包含正态分布、三参数威布尔(Weibull)分布、两参数Weibull分布、极小值分布、极大值分布、指数分布等方法;数据处理有图解法(如威布尔概率值等)和解析法(如极大似然估计等)。实验数据统计方法的安全统计数据是多基于完全样本的情况下得到的,处理有删失的寿命数据将很难得到正确的结果。



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