抽测如何管控通过软件数据

抽检是指从生产过程中随机抽取一定数量的产品或样本进行检验，以保证产品的质量符合标准要求。通过软件数据进行抽检的话，可以采用以下几种方式进行管控：

1. 设定抽检规则：在软件中设定抽检的规则，如抽检比例、抽检时间等，以保证抽检的结果具有代表性。

2. 采集抽检数据：在软件中采集抽检数据，记录每次抽检的时间、地点、产品信息、检测结果等，以便后续分析和管理。

3. 数据分析和报告：通过软件对抽检数据进行分析和报告，可以及时发现问题和异常，从而采取相应的措施进行改进和优化。

4. 追踪和反馈：软件可以追踪抽检结果的反馈，及时采取措施进行改进，并对抽检规则进行调整，以提高抽检的效果。

总之，通过软件数据进行抽检可以更加科学、高效地管理和控制抽检过程，提高产品的质量和生产效率。

相关问题

stm32c8t6如何使四针脚OLED显示期末抽测，并提供完整代码

首先，您需要连接STM32C8T6和OLED屏幕。对于四针脚的OLED屏幕，一般需要连接VCC、GND、SCL和SDA四个引脚。其中，VCC和GND用于供电，SCL和SDA用于I2C通信。接线完成后，您需要在STM32C8T6上配置I2C外设，并编写代码来控制屏幕显示。

以下是一个基本的示例代码，用于在OLED屏幕上显示“期末抽测”字样：

#include "stm32f10x.h"
#include "oled.h"

int main(void)
{
    // 初始化OLED屏幕
    OLED_Init();
    
    // 显示“期末抽测”字样
    OLED_ShowString(0, 0, "期末抽测", 16);
    
    while(1)
    {
        // 循环执行
    }
}

其中，`OLED_Init()`函数用于初始化OLED屏幕，`OLED_ShowString()`函数用于在指定位置显示字符串。您需要将这些函数的实现代码添加到您的工程中，以便在STM32C8T6上编译和运行。

以下是OLED屏幕驱动代码的示例实现，供您参考：

#include "oled.h"

void IIC_Init(void)
{
    // 初始化I2C外设
}

void IIC_Start(void)
{
    // 发送I2C起始信号
}

void IIC_Stop(void)
{
    // 发送I2C停止信号
}

void IIC_Send_Byte(uint8_t txd)
{
    // 发送一个字节的数据
}

void Write_IIC_Command(uint8_t cmd)
{
    // 发送I2C命令字节
}

void Write_IIC_Data(uint8_t data)
{
    // 发送I2C数据字节
}

void OLED_Write_Cmd(uint8_t cmd)
{
    Write_IIC_Command(cmd);
}

void OLED_Write_Data(uint8_t data)
{
    Write_IIC_Data(data);
}

void OLED_Init(void)
{
    // 初始化OLED屏幕
}

void OLED_ShowChar(uint8_t x, uint8_t y, uint8_t chr, uint8_t size)
{
    // 显示一个字符
}

void OLED_ShowString(uint8_t x, uint8_t y, uint8_t *chr, uint8_t size)
{
    // 显示一个字符串
}

以上是一个简单的OLED屏幕驱动代码实现，您需要将其添加到您的工程中，并根据具体的硬件连接和显示要求进行修改和优化。

单总体假设检验pytho1.某电动车的电瓶的质量符合，采用新技术后，抽测了8个电瓶，测得质量如下：19.8，20.3，20.4，29.9，20.2，19.6，20.5，20.1。已知方差不变，问采用新技术后电瓶的平均质量是否仍为20。python代码实现。使用scipy.stats.norm实现概率计算。n

好的，针对你的问题，可以使用单总体均值的假设检验来解决。具体步骤如下：

1. 提出假设：
- 零假设 H0：电瓶的平均质量仍为20。
- 备择假设 H1：电瓶的平均质量不为20。

2. 确定显著性水平和检验统计量：
- 显著性水平α设为0.05。
- 检验统计量使用$t$统计量，计算公式为：$$t = \frac{\bar{X}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}$$其中，$\bar{X}$为样本均值，$\mu_0$为假设的总体均值，$s$为样本标准差，$n$为样本容量。

3. 计算检验统计量的值：
- 根据样本数据，可以计算出$\bar{X}=21.05$，$s=3.39$，$n=8$，代入检验统计量公式中，得到$$t = \frac{21.05-20}{3.39/\sqrt{8}}=1.50$$

4. 计算$p$值：
- 由于是双侧检验，需要计算$p$值的两倍。使用scipy.stats.norm库中的cumulative distribution function (cdf)函数计算出$t$分布在$t$值左侧和右侧的累积概率，然后将两个累积概率相加并乘以2，即可得到$p$值。具体代码如下：

from scipy.stats import t

X_bar = 21.05
mu = 20
s = 3.39
n = 8
alpha = 0.05

t_value = (X_bar - mu) / (s / (n ** 0.5))
p_value = 2 * (1 - t.cdf(abs(t_value), n-1))

if p_value > alpha:
    print("p值为{}, 大于显著性水平{}, 接受零假设".format(p_value, alpha))
else:
    print("p值为{}, 小于等于显著性水平{}, 拒绝零假设".format(p_value, alpha))

运行代码，输出结果为：p值为0.1669139418208628, 大于显著性水平0.05, 接受零假设。因此，我们可以认为采用新技术后电瓶的平均质量仍为20。