粒子浓度数据的统计处理

C．1  通则

    统计分析只考虑随机误差（缺乏精度），不考虑非随机误差（如，与误差标定有关的偏差）。

C．2  计算某一采样点（X_i）的平均粒子浓度的算法

    当在一个采样点进行多次采样时，应该用公式（C.1）高效过滤器粒子浓度数据的统计处理ISO 14644-1:2015(E)来确定该点的平均粒子浓度。平均粒子浓度的计算应该在采样次数为2次以上的各个采样点进行。

                                                 (C.1)

式中，

X_i   ——高效过滤器采样点i（代表任何位置）的平均粒子浓度

X_i。1  ——每次采样的高效过滤器粒子浓度

n   ——在采样点i的采样次数

C．3  计算95%置信上限的算法

C．3．1  通则

     本方法只适用于采样点为1个以上，10个以下的情况。在这种情况下，高效过滤器应该使用公式（C．1）的算法和本方法。

C．3．2  平均值的总均值（）

     用公式（C．2）确定平均值的总（综合）平均值

                                      (C.2)

式中，

——采样点平均值的总均值

至——用公式（C．1）得出的各个采样点的平均值

m——采样点的总数

无论任何一个给定的采样点的样品数是多少，所胡单个采样点的平均值都等量加权。

C．3．3  采样点平均值的标准偏差（S）

用公式（C．3）确定采样点平均值的标准偏差。

                            （C.3）

式中,

S ——采样点平均值的标准偏差

C．3．4  总均值的95%置信上限（UCL）

    用公式（C.3）确定总均值的95%置信上限

                                       (C.4)

式中，

t_0.95——表示具有m-1的自由度分布的95%分布（分布点）。

表C.1中给出了95%置信上限（UCL）的研究t分布系数（t_0.95）。另外，高效过滤器统计计算机程序中的学生t分布也是合格的。

表C.1  95%置信上限（UCL）的研究t的分布系数