数据的特征值与估计区间

通过对一系列的测试值输入,计算出这组数据的平均值、极差、标准差、相对标准差等特征值,并估计出数据的区间。

异常数的筛选

通过对一组数据的筛选,找出其中的可疑点。

过程指数的计算

通过对一组数据的过程指数(过程能力指数或者过程性能指数)的计算,分析出过程状态的情况。

排列图

通过对质量问题发生的各类型因素的频数分析,来确定解决问题的关键原因所在。

控制图

通过对过程质量特性值的数据进行分析,判断工序是否处于稳定状态。

正交设计(常用正交表)

运用正交表所设计的多因素试验方案,分析并计算出药品生产过程中质量特性值的结果参数,找出实施运行的最优因素组合。

U统计量计算与判定

通过对一个总体的数据U统计量计算分析,来确定此总体的均值与质量标准值的差异性。

t统计量计算与判定

通过对一个样本的数据t统计量计算统计分析,来确定此总体的均值与质量标准值的差异性。

T统计量计算与判定

通过对二个样本的数据T统计量计算统计分析, 确定两个样本间的均值差异性。

F统计量计算与判定

通过对二个样本的数据F统计量计算统计分析,确定两个样本间标准差的差异性。

H统计量计算与判定

通过对三个以上的样本的数据H统计量计算统计分析,确定多个样本间标准差的差异性。

正态总体均值的置信区间的计算

对符合正态分布的总体,以其总体的均值与总体的方差或以其样本方差为基础,分别用总体政样本各自对应的统计量,按所确定的置信概率,可计算出均值的置信区间,实施对总体均值的区间估计。

一元线性回归参数与预报

通过对具有线性相关关系的一组变量所对应的数据进行统计,当建立线性回归方程时,即可得到所对应的回归方程中的全部参数,当回归方程通过显著性检验时, 按所确定的置信概率,可计算出回归值的置信区间, 实施对回归值的预报。

计算法, 图解法确定产品的有效期

通过对药品的定量质量指标与时间的回归关系的性质,用于估算药品的复检期或有效期;将预定的质量指标特性值代入所确定的线性回归方程中,解此方程后,得到的时间值就是所要估算的药品的有效期。

用临界法制定环境控制的企业标准

依据国际上推荐所使用的临界值统计学方法,对一个时期内所有数据以柱状图模式给出,按5%-1%原则,取最近100个采样数据,以第95 区间和第99区 间作为警戒限度和纠偏限度,所制定的限度,用以药品生产企业在生产过程中,对洁净环境所控制的标准要求。

溶出度试验

是一种控制药物体外检测方法,是以实验为慎重起见基础,以溶解为理论,并用数学分析手段处理溶出度试验数据,是研究制剂所含主药晶型、粒度、处方组成、辅料品种和性质、生产工艺等对制剂质量统一性的方法

有交互作用的正交试验

在正交试验中,若一个因素对考核指标的作用会受到另一个因素的影响,则该二因素之间称有交互作用

两配对样本t检验

配对 t 检验计算每对前后测量值之间的差异,确定这些变化的均值,并报告差异均值在统计上是否显著

多元线性回归

多元线性回归是用来确定2个或2个以上变量间关系的统计分析方法。

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