什么是统计分析？

先进的测量系统可以产生海量数据，但仅仅依靠原始数据，往往很难全面理解测试结果。统计分析可以将这些数据转化为清晰、有价值的信息：通过有意义的汇总、发现数据中的规律，甚至帮助预测未来的系统行为。

在下文中，我们将介绍统计数据分析的基础知识，并带您了解我们测量软件 OXYGEN 中提供的统计分析工具。

什么是统计数据分析？

统计数据分析是指对测量数据进行分析、处理和解读的过程，其目标是发现数据规律、量化波动，并为客观决策提供依据。与只看单个数值或简单图形不同，统计分析为理解系统的真实行为提供了坚实的数学基础。

尽管统计方法种类繁多，但通常可以分为两大类：

• 描述性统计
  用于总结和描述数据集的主要特征，重点在于“数据本身显示了什么”。常见指标包括平均值、波动范围、最小值和最大值、百分位数、分布情况等，帮助理解测量数据的整体行为。
• 推断性统计
  在描述数据的基础上进一步推断未知信息。通过概率理论、数学模型和样本数据，对更大的系统或总体进行预测、参数估计或假设检验。

表 1：描述性统计与推断性统计的基本对比

为什么以及在哪里使用统计分析？

简单来说，只要需要解读数据、比较结果或基于数据做决策，统计分析就非常重要。理论上，测量值应该稳定且准确地反映系统状态，但在现实中，噪声、波动、环境影响以及系统的动态行为都会影响结果。统计工具可以帮助我们理清复杂因素。

不同的行业面临不同的挑战，因此也会使用不同的统计方法：

汽车测试

• 使用百分位数评估重复驾驶工况中的驾驶员差异
• 通过 RMS 和标准差评估 NVH 和振动水平
• 利用最小/最大值和时间序列分析制动性能趋势

能源与电力

• 通过移动平均和趋势分析评估电网长期稳定性
• 使用周期统计分析负载循环（每周期的最小、最大、平均值）
• 利用直方图和分布分析识别异常工况

航空航天与国防

• 使用峰值统计评估结构载荷
• 通过贝叶斯公式估计更新部件失效概率
• 利用频谱统计和方差分析振动行为

制造与质量控制

• 通过标准差和控制限监控工艺稳定性
• 使用箱线图或百分位区间识别异常
• 通过相关分析或简单假设检验比较不同批次

研发（R&D）

• 通过回归分析和相关性研究参数关系
• 使用分布分析或 RMS 指标识别噪声特征
• 利用假设检验或贝叶斯公式推断验证理论模型

长期监测与现场数据

• 使用描述性统计将海量数据转化为关键信息
• 通过移动平均识别缓慢的性能退化趋势
• 利用直方图、异常值检测或阈值统计发现罕见事件

图 1：使用 OXYGEN 对网络传输延迟进行统计分析

OXYGEN 能提供什么？——OXYGEN 中的统计数据分析

OXYGEN 提供了丰富的分析工具，适用于多种应用场景——从简单的频率分析，到高级功率分析、冲击响应计算等。在这些功能中，OXYGEN 还集成了强大的统计分析工具，尤其适用于描述性统计和汇总分析，包括：

• 基本统计指标
• 分块统计与运行统计
• 基于触发事件的统计分析
• 整体测量统计
• 数组统计
• 直方图
• 相关性分析
• ……以及更多适用于测试与测量流程的功能