《食品安全檢查數(shù)據(jù)》

1、1 食品安全檢測(cè)數(shù)據(jù)的食品安全檢測(cè)數(shù)據(jù)的 統(tǒng)計(jì)分析與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警統(tǒng)計(jì)分析與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 西安財(cái)經(jīng)學(xué)院西安財(cái)經(jīng)學(xué)院 李佼瑞李佼瑞 2 對(duì)于食品安全的檢測(cè)與預(yù)警，根據(jù)國外的經(jīng)驗(yàn)， 是通過采集、上報(bào)、匯總食品安全檢測(cè)數(shù)據(jù)，建立 數(shù)據(jù)庫，并利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析等 各種現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析手段進(jìn)行分析處理和深度挖掘， 發(fā)現(xiàn)和聚焦存在的安全問題，確定其性質(zhì)、范圍和 程度，提出控制方案，為政府部門實(shí)施控制措施提 供決策依據(jù)和技術(shù)支持。 引 言 3 統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析 與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù) 警方法警方法 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì) 聚類分析和判別分析聚類分析和判別分析 主成分分析和因子分析主成分分析和因子分析 風(fēng)

2、險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告的撰寫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告的撰寫 液態(tài)奶生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)來源析及評(píng)估液態(tài)奶生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)來源析及評(píng)估 4 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì) 利用抽樣檢測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)食品中某種 有害化學(xué)品、有害生物、重金屬等物質(zhì)的 平均含量值和標(biāo)準(zhǔn)差的值； 在給定置信水平的條件下，利用檢 測(cè)數(shù)據(jù)來估計(jì)有害化學(xué)品、有害生物、重 金屬等物質(zhì)含量的置信區(qū)間，并檢驗(yàn)其是 否超出標(biāo)準(zhǔn)。 5 點(diǎn)估計(jì)的概念點(diǎn)估計(jì)的概念 總體的均值與總體的均值與 方差計(jì)算公式方差計(jì)算公式 根據(jù)抽樣檢測(cè)數(shù)據(jù)，來估計(jì)總體未知根據(jù)抽樣檢測(cè)數(shù)據(jù)，來估計(jì)總體未知 參數(shù)的點(diǎn)值的統(tǒng)計(jì)方法參數(shù)的點(diǎn)值的統(tǒng)計(jì)方法。 2 () ()() ii i E Xpx D XE XE X

3、樣本的均值與樣本的均值與 方差計(jì)算公式方差計(jì)算公式 n i i X n X 1 1 2 1 2 )( 1 1 n i i n XX n S 均值與方差的點(diǎn)估計(jì)均值與方差的點(diǎn)估計(jì) 6 點(diǎn)估計(jì)的方法與原理點(diǎn)估計(jì)的方法與原理 l矩估計(jì)法矩估計(jì)法：用相應(yīng)的樣本均值用相應(yīng)的樣本均值/方差方差/協(xié)方差協(xié)方差 （矩）去估計(jì)總體均值（矩）去估計(jì)總體均值/方差方差/協(xié)方差（矩）的協(xié)方差（矩）的 估計(jì)方法稱為矩估計(jì)法估計(jì)方法稱為矩估計(jì)法. 原理：原理：大數(shù)定律大數(shù)定律. l極大似然方法：極大似然方法：在總體類型已知條件下，利在總體類型已知條件下，利 用似然函數(shù)來估計(jì)參數(shù)的方法。用似然函數(shù)來估計(jì)參數(shù)的方法。 原理：

4、原理：選擇一個(gè)參數(shù)使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有最大選擇一個(gè)參數(shù)使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有最大 概率，即小概率推斷原理概率，即小概率推斷原理. 7 上機(jī)操作上機(jī)操作 均值均值 的點(diǎn)估計(jì)的點(diǎn)估計(jì) （1）選擇菜單項(xiàng)）選擇菜單項(xiàng)AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives，打開，打開Descriptives 對(duì)對(duì) 話框。話框。 （2）單擊）單擊Options按鈕，在對(duì)話框中選擇按鈕，在對(duì)話框中選擇Mean 復(fù)選框，計(jì)算樣本均值。復(fù)選框，計(jì)算樣本均值。 方差方差 的點(diǎn)估計(jì)的點(diǎn)估計(jì) （1）選擇菜單項(xiàng)）選擇菜單項(xiàng)AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptive

5、s，打開，打開Descriptives 對(duì)對(duì) 話框。話框。 （2）單擊）單擊Options按鈕，在對(duì)話框中選擇按鈕，在對(duì)話框中選擇 Variance復(fù)選框，計(jì)算樣本方差。復(fù)選框，計(jì)算樣本方差。 8 均值均值 的估計(jì)的估計(jì) 方差方差 的估計(jì)的估計(jì) 9 10 11 Descriptive Statistics 1450.0082975.00372.98002919.53500 1450.0081603.856381.4128961.42445 1450.00462500.07088.17324807.26629 1450 財(cái)產(chǎn)性_1 轉(zhuǎn)移性_1 借貸收_1 Valid N (listwise) N

6、MinimumMaximumMeanStd. Deviation 12 協(xié)差陣協(xié)差陣 的估計(jì)的估計(jì) 13 14 15 方法方法 點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì) 聚類分析和判別分析聚類分析和判別分析 主成分分析和因子分析主成分分析和因子分析 典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析 多元回歸分析多元回歸分析 16 聚類分析聚類分析 食品中檢測(cè)出來的多種有害物質(zhì)，如 何將其對(duì)人產(chǎn)生的危害進(jìn)行類型劃分？ 不安全的食品在不同地區(qū)產(chǎn)生的危害 程度不同，如何將不同的地區(qū)進(jìn)行類型 劃分？ 在對(duì)食品進(jìn)行抽樣調(diào)查時(shí)，如何根據(jù) 檢測(cè)指標(biāo)對(duì)食品進(jìn)行分類？ 17 聚類分析的基本概念聚類分析的基本概念 聚類分析的基本思想是將樣品或變

7、量分類， 使得同一類中的樣品或變量的相似性比其他 類的樣品或變量的相似性更強(qiáng)。即類內(nèi)差別 小，類間差別大。 聚類分析的原理：樣品或變量的相似度； 聚類分析的類型：樣品聚類和變量聚類； 聚類分析的方法：系統(tǒng)聚類和快速聚類。 18 系統(tǒng)聚類系統(tǒng)聚類 距離相近的樣品（或變量）先聚成類，距離相距離相近的樣品（或變量）先聚成類，距離相 遠(yuǎn)的后聚成類，過程一直進(jìn)行下去，每個(gè)樣品（或遠(yuǎn)的后聚成類，過程一直進(jìn)行下去，每個(gè)樣品（或 變量）總能聚到合適的類中。變量）總能聚到合適的類中。 聚類方法聚類方法 19 (a) 空間的群點(diǎn)空間的群點(diǎn) (b) 任取兩個(gè)聚核任取兩個(gè)聚核 (c) 第一次分類第一次分類 (d) 求

8、各類中心求各類中心 快速聚類快速聚類 20 (e) 第二次分類第二次分類 快速聚類快速聚類 21 具體步驟具體步驟 通常先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱通常先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱 影響。影響。 1、確定聚類的方法：系統(tǒng)聚類、快速聚類；、確定聚類的方法：系統(tǒng)聚類、快速聚類； 2、選取聚類的類型：樣品聚類、變量聚類；、選取聚類的類型：樣品聚類、變量聚類； 3、注意聚類的細(xì)節(jié)：如樣品間距離和類間距離、注意聚類的細(xì)節(jié)：如樣品間距離和類間距離 的選取。的選取。 4、聚類結(jié)果的評(píng)判：聚類結(jié)果應(yīng)與實(shí)際相符。、聚類結(jié)果的評(píng)判：聚類結(jié)果應(yīng)與實(shí)際相符。 22 聚類分析聚類分析 上機(jī)操作上機(jī)操

9、作 23 某案例的聚類結(jié)果某案例的聚類結(jié)果 聚類分析聚類分析 24 判別分析判別分析 對(duì)食品所含的有害物質(zhì)的水平的聚 類結(jié)果的準(zhǔn)確性如何？ 對(duì)于一個(gè)新的調(diào)查的某種有害物 質(zhì)樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)已知有害物質(zhì)的含量 （或水平）判斷其應(yīng)歸屬于哪一類？ 25 問題解析問題解析 某省19個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)水平共分 為四類：K市為一類； A市、F市為一類； E縣、 O縣、Q市為一類； B縣、C市、D市、G縣、H市、 I縣、J市、L市、M縣、N市、P市、R縣、S縣為 一類。 已知樣本已知樣本 某省其它市縣的城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)類調(diào)查 數(shù)據(jù)。 待判樣本待判樣本 某省19個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)水平的區(qū) 域劃分是否準(zhǔn)確

10、？待判樣本的歸屬問題？ 問題問題 判別分析判別分析 26 具體步驟具體步驟 通常先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱通常先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱 影響。影響。 1、確定已知樣本和待判樣本；、確定已知樣本和待判樣本； 2、選擇判別方法；、選擇判別方法； 3、運(yùn)行結(jié)果分析；、運(yùn)行結(jié)果分析； 4、檢驗(yàn)判別效果。、檢驗(yàn)判別效果。 27 上機(jī)操作上機(jī)操作 28 問題解答問題解答 FisherFisher判別法判別法 BayesBayes判別法判別法 判別結(jié)果判別結(jié)果 29 FisherFisher判別法判別法 1. Standardized Canonical Discriminant

11、Function 1. Standardized Canonical Discriminant Function CoefficientsCoefficients（給出標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)）（給出標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)） 標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)是由標(biāo)準(zhǔn)化的自變量通過標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)是由標(biāo)準(zhǔn)化的自變量通過 FisherFisher判別法得到的，所以要得到標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別得分判別法得到的，所以要得到標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別得分 ，代入該函數(shù)的自變量必須是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的。，代入該函數(shù)的自變量必須是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的。 2. Canonical Discriminant Function Coefficien

12、ts2. Canonical Discriminant Function Coefficients（給出未（給出未 標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)）標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)） 未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)由于可以將實(shí)測(cè)的未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)由于可以將實(shí)測(cè)的 樣品觀測(cè)值直接代入求出判別得分，所以該系數(shù)使用樣品觀測(cè)值直接代入求出判別得分，所以該系數(shù)使用 起來比標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)要方便一些。起來比標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)要方便一些。 30 未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù) 31 組重心處的費(fèi)希爾判別函數(shù)值 32 BayesBayes判別法判別法 Bayes判別法的輸出結(jié)果 將各樣品的自變量值代入上述四個(gè)將各樣品的自變量值代入

13、上述四個(gè)BayesBayes判別函數(shù)，得到判別函數(shù)，得到 四個(gè)函數(shù)值。比較這四個(gè)函數(shù)值，哪個(gè)函數(shù)值比較大就可以四個(gè)函數(shù)值。比較這四個(gè)函數(shù)值，哪個(gè)函數(shù)值比較大就可以 判斷該樣品判入哪一類。判斷該樣品判入哪一類。 33 個(gè)案觀察結(jié)果表個(gè)案觀察結(jié)果表 34 某省城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)水平的聚類分析結(jié)果某省城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)水平的聚類分析結(jié)果 完全正確。完全正確。 如有新的調(diào)查樣本數(shù)據(jù)（待判樣品），則可如有新的調(diào)查樣本數(shù)據(jù)（待判樣品），則可 代入代入FisherFisher判別函數(shù)或判別函數(shù)或BayesBayes判別函數(shù)中進(jìn)行判判別函數(shù)中進(jìn)行判 別，并對(duì)判別結(jié)果加以驗(yàn)證。別，并對(duì)判別結(jié)果加以驗(yàn)證。 判別結(jié)果判

14、別結(jié)果 35 方法方法 平均水平差異性檢驗(yàn)平均水平差異性檢驗(yàn) 聚類分析和判別分析聚類分析和判別分析 主成分分析和因子分析主成分分析和因子分析 典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析 多元回歸分析多元回歸分析 36 主成分分析主成分分析 問題提出問題提出 某省各地區(qū)食品安全水平的綜合評(píng)價(jià)。 某省各地區(qū)食品安全水平傾向的分析。 某省各地區(qū)食品安全水平的綜合考評(píng)。 37 問題解析問題解析 工資性收入、經(jīng)營性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、 轉(zhuǎn)移性收入；食品、衣著、家庭設(shè)備用品及服 務(wù)、醫(yī)療保健、交通和通信、教育文化娛樂服 務(wù)、居住、雜項(xiàng)商品和服務(wù)。 多個(gè)變量多個(gè)變量 綜合變量是原來變量的線性組合，它不僅 保留了原始變量的主要信

15、息，而且彼此之間又 不相關(guān)。 綜合變量綜合變量 用少數(shù)幾個(gè)綜合變量代替原來多個(gè)變量， 并且使其損失的信息盡可能的少。 問題問題 主成分分主成分分 析析 這些變量有較這些變量有較 強(qiáng)的相關(guān)性強(qiáng)的相關(guān)性 38 基本思想基本思想 為了全面系統(tǒng)地分析問題，我們選取眾多變量， 由于每個(gè)變量都不同程度地反映了所研究問題的某些 信息，彼此之間有一定的相關(guān)性，同時(shí)增加分析問題 的復(fù)雜性。故我們想用較少的幾個(gè)綜合變量來代替原 來較多的變量，而這些較少的綜合變量既能盡可能多 地反映原來較多變量的有用信息，且相互之間又是無 關(guān)的。這種處理問題的方法稱為主成分分析。 “降維降維” 思想思想 39 主成分個(gè)數(shù)提取原則為

16、主成分對(duì)應(yīng)的特征值 大于1的前m 個(gè)主成分。特征值在某種程度上可 以被看成是表示主成分影響力度大小的指標(biāo)，如 果特征值小于1，說明該主成分的解釋力度還不 如直接引入一個(gè)原變量的平均解釋力度大，因此 一般可以用特征值大于1 作為納入標(biāo)準(zhǔn)。 40 具體步驟具體步驟 2、將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；、將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化； 3、建立變量的相關(guān)系數(shù)陣；、建立變量的相關(guān)系數(shù)陣； 1、根據(jù)研究問題選取初始分析變量；、根據(jù)研究問題選取初始分析變量； 5、根據(jù)因子載荷陣求解主成分的相應(yīng)系數(shù)；、根據(jù)因子載荷陣求解主成分的相應(yīng)系數(shù)； 4、由累積方差貢獻(xiàn)率確定主成分的個(gè)數(shù)；、由累積方差貢獻(xiàn)率確定主成分的個(gè)數(shù)； 6、構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)函

17、數(shù)。、構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)函數(shù)。 41 上機(jī)操作上機(jī)操作 SPSS沒有提供主成分分析的專用功能，只沒有提供主成分分析的專用功能，只 有因子分析的功能。但是因子分析和主成分分有因子分析的功能。但是因子分析和主成分分 析有著密切的聯(lián)系。因子分析的重要步驟析有著密切的聯(lián)系。因子分析的重要步驟 因子的提取最常用的方法就是因子的提取最常用的方法就是“主成分法主成分法”。 利用因子分析的結(jié)果，可以很容易地實(shí)現(xiàn)主成利用因子分析的結(jié)果，可以很容易地實(shí)現(xiàn)主成 分分析。具體來講，就是利用因子載荷陣和相分分析。具體來講，就是利用因子載荷陣和相 關(guān)系數(shù)矩陣的特征根來計(jì)算特征向量。關(guān)系數(shù)矩陣的特征根來計(jì)算特征向量。 42 SP

18、SS SPSS 在調(diào)用在調(diào)用Factor AnalyzeFactor Analyze 過程進(jìn)行分析時(shí)過程進(jìn)行分析時(shí), , SPSS SPSS 會(huì)自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理會(huì)自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, , 所以在所以在 得到計(jì)算結(jié)果后的變量都是指經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的得到計(jì)算結(jié)果后的變量都是指經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的 變量變量, , 但但SPSS SPSS 并不直接給出標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)并不直接給出標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù), , 如如 需要得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)需要得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù), , 則需調(diào)用則需調(diào)用Descriptives Descriptives 過過 程進(jìn)行計(jì)算。程進(jìn)行計(jì)算。 43 44 主成分主成分 876 5

19、43211 0.289ZX 0.394ZX 0.438ZX 0.326ZX 0.390ZX 0.399ZX 0.168ZX 0.351ZX Y 876 543212 0.025ZX 0.024ZX 0.141ZX 0.185ZX - 0.342ZX0.086ZX 0.768ZX -0.481ZX Y 876 54321 0.725ZX - 0.099ZX0.061ZX -0.621ZX - 0.208ZX0.176ZX 0.027ZX 0.034ZX Y 3 綜合得分綜合得分 )828367. 1319. 4/()828367. 1319. 4(0. Y0. Y YY 321 45 第一主成第

20、一主成 分分 第二主成第二主成 分分 第三主成第三主成 分分 綜合得分綜合得分綜合排名綜合排名 A市4.267 1.303 -0.900 2.988 1 1 B縣1.255 -0.284 -0.919 0.656 5 5 C市-1.940 -0.804 -0.091 -1.467 1717 D市1.514 0.893 0.177 1.214 4 4 E縣-2.695 -1.360 -0.478 -2.133 1818 F市3.243 1.621 -0.673 2.405 2 2 G縣0.221 -0.619 -0.416 -0.036 1010 H市-0.882 -0.173 -0.149 -

21、0.640 1414 I縣-1.040 0.404 0.205 -0.579 1313 J市0.281 0.397 0.609 0.347 7 7 K市3.362 -0.232 -0.469 2.121 3 3 L市-0.632 -0.530 -0.056 -0.537 1212 M縣-0.706 0.518 1.025 -0.229 1111 N市0.890 -0.215 -0.346 0.501 6 6 O縣-3.859 -2.120 -0.343 -3.047 1919 P市-1.235 -0.055 0.766 -0.733 1515 Q市-1.603 -0.691 0.038 -1.

22、203 1616 R縣-0.098 0.658 0.473 0.133 9 9 S縣-0.344 1.288 1.547 0.239 8 8 46 統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析 與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù) 警方法警方法 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì) 聚類分析和判別分析聚類分析和判別分析 主成分分析和因子分析主成分分析和因子分析 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告的撰寫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告的撰寫 預(yù)警模型案例預(yù)警模型案例 47 什么是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估什么是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 l所謂風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，是根據(jù)科學(xué)的概率論和數(shù)理統(tǒng) 計(jì)的方法，去測(cè)定某一風(fēng)險(xiǎn)事故發(fā)生的損失頻 率和損失程度。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的根本目標(biāo)在于保護(hù) 消費(fèi)者的健康和促進(jìn)公平的食品貿(mào)易。 l食品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是保障食品

23、安全的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工 作，評(píng)估的目的是為政府對(duì)食品安全的管理提 供決策依據(jù)，也是政府管理部門為社會(huì)提供風(fēng) 險(xiǎn)管理服務(wù)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。 48 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告的基本內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告的基本內(nèi)容 l1、項(xiàng)目情況概述項(xiàng)目情況概述： 對(duì)所評(píng)估的項(xiàng)目的社會(huì)背景、歷史原因、 現(xiàn)有管理制度、所存在的問題等作一個(gè)簡(jiǎn)要、 全面的概括。 這要求撰寫人員事先全面調(diào)查本省食品安 全的基本情況，這部分可以用基本統(tǒng)計(jì)描述來 書寫。 49 l2. 食品的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別描述：食品的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別描述： 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行歸類和鑒定風(fēng)險(xiǎn)性質(zhì)。要對(duì) 食品的風(fēng)險(xiǎn)作出充分的描述，分析引發(fā)風(fēng)險(xiǎn) 的各種條件與原因，確定風(fēng)險(xiǎn)源。風(fēng)險(xiǎn)源可 能是明顯存在的，也可能是潛在的。要努力 找出風(fēng)險(xiǎn)隱患，對(duì)那些危險(xiǎn)程度較高的風(fēng)險(xiǎn) 源，要作為危險(xiǎn)熱點(diǎn)特別提出來。 50 l3、食品的風(fēng)險(xiǎn)估測(cè)結(jié)論：食品的風(fēng)險(xiǎn)估測(cè)結(jié)論： 對(duì)該種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析.又叫風(fēng)險(xiǎn) 衡量，要測(cè)量出某一種風(fēng)險(xiǎn)的出險(xiǎn)概率 與損失程度。要借助安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，依 據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算出某一種風(fēng) 險(xiǎn)的危險(xiǎn)級(jí)別。 51 l4、食品食品的防損建議：的防損建議： 提出有效的防損建議，真正成為人民群眾 的食品風(fēng)險(xiǎn)管理顧問。常見的風(fēng)險(xiǎn)