【摘 要】
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目的研究舱室空气微生物浓度检测数据分布的有效统计学分析模型，为获取舱室空气微生物污染容许浓度理论限值提供手段。方法应用数学统计学原理，采用线性变换y＝x、负指数变换y＝1/x、根指数变换y＝sqrt(x)、对数变换y＝log10(x)和反三角函数变换y＝arctg(x)5种数学映射变换处理检测数据；应用正态分布、伽玛分布、指数分布、瑞利分布、威布尔分布和贝塔分布6种概率函数模型分析数据的分布；在映射变换置信水平α＝0.05下，采用KS检验方法对模型可接受性进行检验，当P≥α时判定为不拒绝该分布模型。结果舰
【机 构】
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目的研究舱室空气微生物浓度检测数据分布的有效统计学分析模型，为获取舱室空气微生物污染容许浓度理论限值提供手段。
方法应用数学统计学原理，采用线性变换y＝x、负指数变换y＝1/x、根指数变换y＝sqrt(x)、对数变换y＝log10(x)和反三角函数变换y＝arctg(x)5种数学映射变换处理检测数据；应用正态分布、伽玛分布、指数分布、瑞利分布、威布尔分布和贝塔分布6种概率函数模型分析数据的分布；在映射变换置信水平α＝0.05下，采用KS检验方法对模型可接受性进行检验，当P≥α时判定为不拒绝该分布模型。
结果舰艇舱室空气微生物浓度数据经线性变换、负指数变换、根指数变换、对数变换后，大型水面舰艇、潜艇舱室微生物浓度分布接受正态分布模型、伽玛分布模型和威布尔分布模型(P≥α)；普通水面舰艇舱室微生物浓度分布接受威布尔分布模型(P≥α)。
结论威布尔分布模型在舱室微生物数据分布统计学分析中通用性好，可用于容许浓度理论参数值演算。
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