Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Особенности применения. При формировании плана выборочного контроля должны быть обоснованы размер выборки



При формировании плана выборочного контроля должны быть обоснованы размер выборки, частота выбо­рочного контроля и порядок отбора образцов, а также другие аспекты методологии выборочного контроля.

 

3.1.9 Моделирование

Назначение

Моделирование — собирательный термин для процес­сов, описание которых представляется математически с помощью компьютерной программы. Если представление процесса использует понятия теории вероятности и специальные случайные переменные, моделирование носит название "метод Монте-Карло".

Свойства

Моделирование используется, когда не существует исчерпывающей теории для решения проблемы, а также когда система может быть адекватно описана компьютер­ной программой. Моделирование полезный инструмент в обучении работе со статистическими данными.

Выгода моделирования состоит втом, что оно позво­ляет получать решения с экономией времени и денег или что оно вообще позволяет получать решения.

Выгода использования моделирования в обучении ра­боте со статистическими данными состоит в том, что оно может эффективно иллюстрировать случайные изменения.

Особенности применения

Моделирование эмпирических моделей ограничено тем, что модель может быть не адекватной, т.е. она неудов­летворительно описывает проблему. Поэтому такое моде­лирование не может рассматриваться как замена реаль­ных эмпирических исследований и экспериментирования.

 

3.1.10 Карты СКП

Назначение

Карты статистического контроля процесса бывают не­скольких форм, каждая из которых обладает свойствами,

подходящими для применения в определенных обстоя­тельствах.

Примерами СКП являются контрольные карты Шухарта, карты кумулятивных сумм, карты скользящего среднего. Карты кумулятивных сумм обладают повышенной чувстви­тельностью к небольшим изменениям в процессе. Карты скользящего среднего служат для сглаживания кратко­срочных изменений, чтобы выявить устойчивые тенденции.

Свойства

Карты СКП используются для обнаружения изменений в процессе. Они позволяют:

• управлять процессом;

• анализировать возможности процесса;

• анализировать эффективность системы измерений;

« проводить анализ причин и последствий и планиро­вать эффективные действия по постоянному совершенст­вованию процесса.

Особенности применения

Важно производить выборки из процесса таким спосо­бом, который лучше всего показывает представляющие интерес изменения.

Существуют риски "ложной тревоги" и "необнаружен­ного отказа". Эти риски могут быть уменьшены, но полно­стью их устранить нельзя.

 

3.1.11 Статистическое установление допусков

Назначение

Это процедура основана на некоторых статистических принципах и используется для определения общего допуска из­делия по допускам и размерам его комплектующих элементов.

Свойства

На основании статистических законов общий допуск будет иметь приближенно нормальное распределение. Этот факт почти не зависит от распределения индивиду­альных допусков комплектующих и может использоваться для оценки диапазона допуска на общий допуск собран­ного изделия. С другой стороны, если задан общий диапа­зон допуска, то он может быть использован для определе­ния диапазона допусков на компоненты.

Статистическое вычисление общего допуска по срав­нению с арифметическим вычислением дает обычно зна­чительно меньше значения.

.Особенности применения

Для реализации метода должны выполняться следую­щие условия:

• индивидуальные допуска являются некоррелирован­ными случайными переменными;

• связь между параметрами комплектующих элемен­тов линейна;

• цепочка комплектующих элементов имеет, по край­ней мере, четыре звена;

• индивидуальные допуска являются величинами од­ного порядка;

• законы распределения индивидуальных допусков известны.

 

3.1.12 Анализ временных рядов

Назначение

Анализ временных рядов используется для прогно­зирования будущих значений с заданной достоверностью прогноза. Другое применение заключается в совместном объяснении фрагментов одного временного ряда такими же фрагментами другого временного ряда.

Данный метод также имеет применение в области регулирования автоматизированных процессов.

Свойства

Методы временных рядов помогают обеспечивать по­нимание моделей типа "причина и следствие".

Методы полезны для отделения систематических (или неслучайных) причин от случайных и для разбиения диа­грамм временного ряда на циклические, сезонные и тренды.

Анализ временных рядов часто полезен для понима­ния того, как процесс будет вести себя в определенных условиях, и какое регулирование может направлять про­цесс к некоторому целевому значению или какое регули­рование может уменьшить изменчивость процесса.

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.