- •Введение
- •1. Сведения из теории вероятностей
- •Значение статистических методов исследования
- •1.2. Экспериментальные основы теории вероятностей
- •1.3. Вероятность события. Свойства вероятности событий
- •1.4 Соединения или комбинации
- •1.4.1. Размещения и перестановки
- •1.4.2. Соединения и выборки
- •1.4.3. Сочетания
- •1.4.4. Задачи о размещении элементов по ячейкам.
- •2. Распределения вероятностей
- •2.1. Биномиальное распределение
- •2.2. Гипергеометрическое распределение
- •2.3. Расчеты вероятностей числа дефектных изделий в выборке
- •2.4. Функция распределения и плотность вероятности случайной величины
- •2.5. Распределение Пуассона.
- •2.5.1. Применение распределения Пуассона в задачах качества
- •2.6. Показательное распределение времени ожидания сбоя
- •2.6.1. Функция надежности.
- •2.6.2. Функция распределения времени ожидания сбоя.
- •2.6.3. Метод дополнительной вероятности.
- •2.6.4. Зависимость интенсивности отказов от времени. Практические случаи - кривая в форме «ванны».
- •2.6.5. Среднее время между отказами
- •2.7. Нормальный закон распределение и его приложения в задачах качества
- •2.7.1. Нормальная плотность вероятности и ее параметры.
- •2.7.2. Функция Лапласа и расчеты вероятностей при нормальном распределении
- •Значение функции
- •2.7.3. Возможность (осуществимость) процесса.
- •2.7.4. Статистическое управление качеством (процессами).
- •3. Статистическая выборка [7]
- •3.1. Выборочный контроль и оперативная характеристика.
- •3.2. Планы выборочного контроля
- •Планы типа однократной выборки
- •Планы типа двукратной (многократной) выборки
- •Планы типа последовательного анализа
- •3.3. Оперативная характеристика
- •3.4. Методы выборочного контроля
- •3.5. Программы выборки на основе риска производителя
- •3.6. Программы выборки на основе риска потребителя
- •Процент брака
- •3.7. Соотношение между различными программами выборки
- •3.8. Решение задач с использованием таблиц выборочного контроля
- •3.9. Общие требования, предъявляемые к стандартам выборочного контроля
- •4. Контрольные карты статистически управляемых процессов [7]
- •4.1. Примеры построения контрольных карт
- •4.1.1. Карта динамики процесса
- •4.1.2. Карта (диаграмма) управляемости процесса
- •4.2. Методика выбора формы контрольной карты
- •4.3. Контрольная карта числа дефектных единиц продукции .(np – карта)
- •4.4. Контрольная карта числа дефектов (с-карта)
- •4.5. Сигнальные признаки. Предельные отклонения
- •Сигнальные отклонения
- •Дополнительные признаки
- •5. Контрольные карты количественных и интегрально-суммарных признаков [7]
- •5.1. Вычисление предельных отклонений для нормального закона распределения
- •5.2. Контрольные карты для средних арифметических значений и размахов: и r
- •5.3. Диапазон как замена стандартного отклонения
- •Задание № 1 для самостоятельной работы
- •Алгоритм построения контрольных карт и r
- •Задание № 2 для самостоятельной работы
- •Сигнальные отклонения
- •5.4. Интегрально-суммарные контрольные карты
- •5.3. Интегрально-суммарная карта,
- •6. Cтатистические методы анализа динамических рядов [7]
- •6.1. Метод скользящей средней
- •6.2. Метод взвешенной скользящей средней
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Алгоритм построения контрольных карт и r
1. Из анализируемого статистического материала выберете 20-30 групп данных. Объем выборки для каждой группы должен составлять не менее 2-х точек данных, а лучше их иметь 4 или 5, причем размер группы должен оставаться постоянным.
2. Определите среднее значение и диапазон R для каждой из групп.
3. Определите общее среднее и общий диапазон для всех 20-30 групп.
4. Вычислите положение средней линии, а также верхнего и нижнего предельных отклонений для исследуемой контрольной карты, пользуясь следующими формулами:
Для контрольной карты :
средняя линия равна ;
предельные отклонения равны .
Для контрольной карты R:
средняя линия равна ;
верхнее предельное отклонение имеет значение , а нижнее предельное отклонение имеет значение .
Значения , и можно найти из табл. 5.1. Обратите внимание на то, что для объемов выборки менее 7 значение равно 0, а поэтому для этих случаев нижнее предельное отклонение для размаха R будет всегда равно нулю.
5. Постройте контрольные карты для и R.
6. Наносите новые данные на разработанные контрольные карты. Всегда пользуйтесь двумя контрольными картами параллельно, поскольку - карта контролирует изменения от выборки к выборке внутри процесса, а R - карта контролирует величину погрешностей внутри каждой выборки.
Пример 2.
Клиенты жалуются, что государственное учреждение слишком долго оформляет выдачу определенного типа разрешений.
Начальник конторы решил собирать данные для проверки продолжительности цикла оформления разрешения на основании пяти обращений, делаемых каждую неделю.
При этом были получены следующие результаты:
Неделя |
Продолжительность (дни) |
|
R |
||||
1 |
36 |
33 |
43 |
51 |
33 |
39,2 |
18 |
2 |
31 |
50 |
33 |
54 |
37 |
41,0 |
23 |
3 |
43 |
41 |
46 |
26 |
37 |
38,6 |
20 |
4 |
41 |
40 |
36 |
56 |
29 |
40,4 |
27 |
5 |
34 |
26 |
33 |
42 |
28 |
32,6 |
16 |
6 |
59 |
33 |
47 |
51 |
65 |
51,0 |
32 |
7 |
31 |
41 |
52 |
38 |
40 |
40,4 |
21 |
8 |
40 |
40 |
38 |
65 |
51 |
46,8 |
27 |
9 |
25 |
47 |
50 |
61 |
56 |
47,8 |
36 |
10 |
37 |
48 |
46 |
61 |
49 |
48,2 |
24 |
|
42,60 |
24,4 |
Решение.
Для объема выборки n = 5 значения , и из
табл. 5.1 соответственно равны:
0,577; 0; 2,114.
В результате имеем:
средний уровень среднего арифметического равен 42,60;
верхнее предельное отклонение для среднего арифметического составляет
42,60 + 0,577ґ24,4 = 56,68;
нижнее предельное отклонение для среднего арифметического составляет
42,60 - 0,577ґ24,4 = 28,52;
средний уровень размаха равен 24,4;
верхнее предельное отклонение для размаха составляет 24,4ґ2,114 = 51,6;
нижнее предельное отклонение для размаха составляет 24,4х0 = 0.
Начальник нанес эти данные на контрольные карты, показанные на рис. 5.1.
Рис. 5.1. Результаты обработки данных примера 2.