废旧物资回收利用统计

废旧物资回收利用统计，将废旧物资收集起来。 经过筛选、整理或加工改制等工序，恢复或产生新的使 用价值，使其成为原材料或产品重新使用的活动。

1962年，废品行业从五金交电器材公司划出，成立区废品公司,下设6个中心店,有回收站、摊46个,从业人员233人。1968年,区废品公司改名废旧物资回收利用公司。

1962～1993年，区废旧物资利用公司共收购各类废旧物资302万吨,计18.31亿元,其中废钢铁收购110.21万吨，废纸48.7万吨。1993年12月，公司改制为经营管理型机构，改名上海虹口亚东物资总公司。组建上海市虹口金属材料、上海虹口纸塑包装、上海虹口钢管金属材料、上海虹口金属建材、上海虹口机电金属等5个分公司；设立虬江路商场、和平物资利用商店、虹口区物资利用总店、振兴五金橡塑商店等5家中心店级企业。1993年，亚东总公司有网点110家,职工1649人，年销售额4.60亿元，利润1131.38万元。2100433B

国际上通行的废旧电池处理方式大致有三种：固化深埋、存放于废矿井、回收利用。

1．固化深埋、存放于废矿井

如法国一家工厂就从中提取镍和镉，再将镍用于炼钢，镉则重新用于生产电池。其余的各类废电池一般都运往专门的有毒、有害垃圾填埋场，但这种做法不仅花费太大而且还造成浪费，因为其中尚有不少可作原料的有用物质。

2．回收利用

（1）热处理；（2）“湿处理”；（3）真空热处理法。

统计量样本矩

设x1,x2，…，xn是一个大小为n的样本，对自然数k，分别称 为k阶样本原

点矩和k阶样本中心矩，统称为样本矩。许多最常用的统计量，都可由样本矩构造。例如，样本均值（即α1）和样本方差 是常用的两个统计量，前者反映总体中心位置的信息，后者反映总体分散情况。还有其他常用的统计量，如样本标准差，样本变异系数S/塣，样本偏度，样本峰度等都是样本矩的函数。若(x1,Y1），（x2,Y2），…，（xn,Yn）是从二维总体（x，Y）抽出的简单样本，则样本协方差·及样本相关系数 也是常用的统计量，r可用于推断x和Y的相关性。

统计量次序统计量

把样本X1,x2，…，xn由小到大排列，得到，称之为样本x1,x2，…

,xn的次序统计量。其中最小次序统计量x⑴最大次序统计量x(n）称为极值，在那些如年枯水量、年最大地震级数、材料的断裂强度等的统计问题中很有用。还有一些由次序统计量派生出来的有用的统计量，如：样本中位数 是总体分布中心位置的一种度量，若样本大小n为奇数，，若n为偶数，，它容易计算且有良好的稳健性。样本p分位数Zp(0<p<1）及极差x(n)-x⑴也是重要的统计量。其中Zp当时即为中位数，而当时，表示不超过1 np的最大整数）。样本分位数的一个重要应用是构造连续总体分布的非参数性容忍区间（见区间估计）。

统计量U统计量

这是W.霍夫丁于1948年引进的，它在非参数统计中有广泛的应用。其定义是：设x1,x2，…，xn，为简单样本，m为不超过n的自然数，为m元对称函数，则称 为样本x1,x2，…，xn的以为核的U统计量。样本均值和样本方差都是它的特例。从霍夫丁开始，这种统计量的大样本性质得到了深入的研究，主要应用于构造非参数性的量的一致最小方差无偏估计（见点估计），并在这种估计的基础上检验非参数性总体中的有关假设。

统计量秩统计量

把样本X1，X2，…，Xn 按大小排列为，若 则称Ri为xi的秩，全部n个秩R1，R2，…，Rn构成秩统计量，它的取值总是1,2，…，n的某个排列。秩统计量是非参数统计的一个主要工具。

还有一些统计量是因其与一定的统计方法的联系而引进的。如假设检验中的似然比原则所导致的似然比统计量，K.皮尔森的拟合优度（见假设检验）准则所导致的Ⅹ统计量，线性统计模型中的最小二乘法所导致的一系列线性与二次型统计量，等等。