Контрол на качеството. Методи за оценка на технологичните процеси

където Ki са частични индикатори за качество,

P е знакът на произведението.

От своя страна отделните показатели се определят като

където Kf е действителното ниво на качество,

Ke - нивото на най-добрата проба (стандарт).

С цялостна оценка на качеството на п

Среднопретегленият аритметичен показател може да се използва и за производство, когато осреднените начални относителни показатели Ki се различават относително малко един от друг:

, (2.7)

където Ki е частен относителен показателкачество;

Wi - коефициенти на тегловни показатели (определени от експерти).

Ако стойността на обобщения показател за качество е по-голяма от единица, можем да заключим, че въпросната проба от продукта е по-добра по отношение на качеството на базовата проба.

Много по-често за оценка на нивото на качество се използва методът на относителните линейни оценки. В този случай интегралната оценка на нивото на качество се намира по формулата:

, (2.8)

където Kfi е действителното ниво на качество,

Kei - референтно (нормативно) ниво.

Формула (2.6) може да се използва и за оценка на нестабилността на технологичния процес, докато формулата за изчисляване на сумарния показател на нестабилност (Kn) има следния вид:

, (2.9) AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

където Kni са действителните параметри на процеса,

Pni - нормативни (определени от технологичния регламент) параметри;

i е броят на параметрите;

n е броят на измерванията.

Разгледаните подходи могат да се използват и в задачи, когато е необходимо да се даде обобщена оценка на качеството на предприятието, като се вземат предвид много показатели. За приложението им необходимо условиее наличието на стандартни (референтни) стойности, с които можете да сравните действителните нива на индикаторите.

Пример 1. Съгласно методологията на обобщената оценка на качеството на държавния стандарт на Русия, проверете съответствието на качеството на електрическите лампи със стандарта. Средната продължителност на горене на електрическите лампи с определена мощност, произведени от предприятието, е 420 часа. Референтната стойност на експлоатационния живот е 450 часа. Коефициент полезно действиеима референтна стойност 20 lm/W и действителен коефициент 19 lm/W.

Реалното ниво на качество на произвежданите електрически лампи е с 11,3% по-ниско от референтното.

Пример 2. Има данни за нивата на качество на същия тип автоматични перални машини, произведени от Vesta (Vyatka-Alenka) и Ariston според паспортни данни. Дайте сравнителна оценка на нивата на качество на машинните инструменти, ако коефициентите на тежест на всеки фактор, определени от експерта, са съответно 0,31, 0,29, 0,03, 0,07, 0,3.

Ниво на качество пералня	Единици	"Аленка"	"Аристон"
Консумация на вода за цикъл на основно пране
Най-дълъг цикъл на пране при 90°C само със студена вода
Консумация на енергия
Гаранционен срок

За да се определи относителното ниво на качество на пералните машини, се изчислява съставен коефициент на качество по метода, предложен от професор V.A. Трапезников. При изчисляване на коефициентите се взема предвид и естеството на показателите. За "положителни" показатели, с увеличаване на стойностите на които качеството се повишава, се избира формула (2.4), а за "отрицателни" показатели, с увеличаване на стойностите на които качеството на продукта намалява , използва се обратната формула.

Относителното ниво на качество на автоматичната перална машина Ariston е с 11% по-високо от нивото на качество на автоматичната перална машина Vyatka-Alenka.

Пример 3. Има данни за резултатите от измерванията на концентрираните параметри на технологичния процес по време на работната смяна.

от технологични разпоредби стандартни стойностиса: налягане - 100 kPa, киселинност - 6,0.

По метода на относителните линейни оценки се определя сумарният относителен показател за нестабилността на технологичния процес.

Номер на измерване	налягане	Киселинност	Сума от относителните отклонения

В процеса механична обработкадетайл, всеки технологичен процес, точността на неговото производство се влияе от доста голям брой различни фактори. Така например при обработка на части на машина, машинен инструмент, устройство за монтаж и фиксиране на части и режещ инструмент, режещ инструмент, самите детайли, регулатор на оборудване, околен святи т.н. Поради действието на различни производствени факторинепрекъснато се променят и показателите за крайния резултат от избрания технологичен процес.

Следователно, въпреки факта, че частите се произвеждат по един и същ технологичен процес, с постоянни режими на обработка и в автоматичен режим, тоест без човешка намеса, всички те се различават помежду си и от изчисления „идеален“ прототип. Това явление се нарича дисперсия на случайна променлива, по-специално, точността на производството на изходните параметри на детайла.

За анализиране на точността на изработката на детайли по избрания технологичен процес използваме различни методи, което позволява да се вземе предвид влиянието на различни производствени фактори. Тези методи включват: метода на прякото наблюдение или метода на точковите диаграми, аналитични и статистически методи.

Най-често се използва в производството метод на точковата диаграма, което ви позволява да определите влиянието на редовно променящите се фактори върху точността на производството. Методът изисква достатъчно Голям бройнаблюдения и се използва в мащабно производство.

Аналитичен методизисква математическо описание на всички основни фактори, влияещи върху грешката при обработката, методът е доста трудоемък и се използва в отделни случаи.

Статистически методвъз основа на принципите на теорията на вероятностите и математическата статистика. От теорията на вероятностите е известно, че ако разсейването на всяка величина (размер, грапавост на повърхността, твърдост на материала и т.н.) зависи от комбинираното действие на много фактори от същия порядък, които са случайни, независими или слабо зависими от всеки друго, тогава разсейването се подчинява на закона за нормалното разпределение или закона на Гаус.

Теоретичен закон за нормалното разпределение в координатна система, в която началото съвпада с оста на симетрия на кривата Z.2 или със средна стойност на отклонение, изразена по формулата

Y \u003d j (x) \u003d e - (3.2)

където е стандартното отклонение на случайна променлива;

- честота, съответстваща на стойността х.

За анализ на точността на избрания технологичен процес се измерват действителните размери на партидата детайли и се изгражда крива на разпределение.

Разлика между минимални и максимални действителни размери

измерените части се разделят на равни интервали.

Определете броя на размерите на частите във всяка Фиг.3.2

интервал.

Кривата се изгражда в следната последователност. Абсцисата показва полето на дисперсия на размера, което се определя като разликата между действителния максимум и минимален размер X f.max - X f.min. = 6, в избраната скала. От средата на всеки интервал, по оста y, се нанася относителната честота W \u003d m / N, където m е броят на размерите на частите, които попадат в този интервал, N е общият брой части в измерените партида. Въз основа на получените точки се изгражда начупена крива на действителното разпределение на размерите.Колкото по-голяма е партидата от детайли, толкова по-плавна става начупената крива и по външния си вид се доближава до кривата на нормалния закон на разпределение (кривата на Гаус) Фиг.3.3. , На графиката обозначенията X d min и X d max определят допустимите максимални и минимални стойности на контролирания размер или граници на толеранс, стойността, посочена от конструктора. Региони А ази Б азсъответстват на стойността на поправим и непоправим брак, а стойността на а аздефинира отместването на центъра за групиране на размери спрямо средата на полето на толеранс. Нормалната крива на разпределение е симетрична спрямо оста, съответстваща на абсцисата M (x) или X CP, средноаритметичната стойност на отклоненията. Средната аритметична стойност на отклоненията се нарича център на групиране по размер или център на дисперсия на случайна променлива.

Фиг.3.3

Теоретичната крива на нормалното разсейване на размера се простира в двете посоки по абсцисната ос за неопределено време, като асимптотично се приближава до тази ос. За теоретични изчисления граничните отклонения (когато се използва законът за нормално разсейване), изразени в части от стандартното отклонение, обикновено са ограничени от стойностите и полето на разсейване 6.

Площта под кривата на нормалното разпределение, която е в

в зоната, ограничена до 6, е 99,73% от общата площ и само 0,27% излизат извън полето на разсейване.

Ако цялата площ под кривата на нормалното разпределение се приеме за 100% или като единица, тогава нейната незащрихована площ ще съответства на частта от отклонения на случайната променлива, която се вписва в интервала.

С увеличаване на интервала на разсейване повече от площта под кривата се увеличава леко, с намаляване на площта под кривата рязко

се свива.

Характерът на дисперсията на размерите се разкрива най-ясно чрез изготвянето на така наречените криви на разпределение. За да се получи надеждна крива на разпределение, се препоръчва да се получат най-малко 200 - 300 измервания на действителните стойности на даден размер, в много случаи обаче практически приемливи резултати могат да бъдат получени с брой измервания от около 100.

Броят на частите, които трябва да бъдат измерени, за да се определи стандартното отклонение, зависи от точността, с която искате да определите това отклонение.

От математическата статистика е известно, че средната квадратична грешка при определяне на средната квадратна стойност е:

където N е броят на измерванията, а E е грешката в части от .

За да се получи с точност до 5%, е необходимо да се реши уравнението

, откъдето N 200.

За да се определи стандартното отклонение с точност от 10%, трябва да се измерят 50 части.

Формата на действителната крива на разпределение зависи от разглеждания производствен процес, броя на частите, подложени на измервания, и редица други фактори.

Разликата между максималните размери на частите от дадена партида, "полето на дисперсия" - характеризира големината на случайните грешки. Систематичната грешка, която е постоянна в рамките на партидата, не влияе върху формата на кривата на разпределение - тя само причинява изместване на цялата крива по посока на оста x.

Ако точността на производство се влияе от редовно променящите се производствени фактори, тогава нормалната крива на разпределение ще бъде асиметрична спрямо центъра на групиране. Построяването и изследването на криви на разпределение за различни операции позволяват да се направят редица изводи, свързани с точността на обработката; и, на първо място, те позволяват да се отдели влиянието на постоянните систематични грешки от влиянието на случайните грешки.

Освен това, същите проучвания позволяват в някои случаи да се предвиди стойността на случайните грешки въз основа на партидата части, изследвани по-рано. Редица работи по изследването на кривите на разпределение на размерите на частите показват

тясно съвпадение на действителните криви на разпределение с кривата на нормалното разпределение, чието уравнение е:

(3.4)

където x iса текущите координати на кривата,

X е средната аритметична стойност на всички стойности,

(3.5)

тук … m n- брой части с отклонения, х 1, х 2 .... x n

Средното квадратично отклонение на размерите се определя по формулата

(3.7)

Във формули (3.26 и 3.27)

N е общият брой на измерените части, и

m е броят на частите с еднакво отклонение в размера.

Ако действителното разпределение на размерите (или отклоненията) е практически

Фиг.3.4

се доближава до нормалния закон на разпределение, тогава може да се характеризира доста пълно със стойността на стандартното отклонение. От тук може да се изведе задължително неравенство, което свързва стойността на толеранса за даден размер () и стойността на стандартното отклонение:.

На фиг.3.4. случаят е даден, когато полето на толеранс е равно на полето на дисперсия на размера, при липса на систематична грешка, причинена от неправилни настройки на машината.

За да се получат необходимите размери на частта, в процеса на обработка, машината се настройва с очакването да се получи групиращ център () в средата на полето на толеранс. На практика са възможни различни варианти за влияние на случайни фактори върху характера на местоположението и големината на дисперсионното поле спрямо полето на толеранс. По-специално, Фиг.3.5 и Фиг.3.6 показват случаи, когато центърът на групиране съвпада със средата на полето

Фиг.3.5 Фиг.3.6

толерантност и или . В първия случай всички части отговарят на изискванията за точност на производството. Във втория случай бракът се явява като коригиращо А аз, и непоправим Б аз. За да се изключи възможността от дефект, е необходимо да се промени технологичният процес на обработка и по-специално да се променят режимите на обработка или да се използва по-високо прецизно оборудване.

Ако настройката на машината за изпълнение на даден размер е направена с грешка a аз, и стойността на Фиг.3.7 или Фиг.3.8, тогава се появява дефект, поправим или непоправим, или и двата едновременно.

Фиг.3.7 Фиг.3.8

Размерът на брака зависи както от големината на системната грешка, така и от избрания производствен процес.

Стойността на системната грешка a азопределена по формулата

(3.9)

Размерът на брака или броят на отклоненията, които излизат извън границите на полето на толерантност, ще се определят от формулите.

Площ А А i = 0.5 където t a = (3.10)

Площ B B i = 0,5 Централна гранична теорема: сумата от произволно разпределени независими случайни променливи, предмет на тяхното еднакво влияние, се подчинява

Име на теста: "Статистически методи за управление на качеството на продуктите" Предназначен за студенти от специалност: 050732- "Стандартизация, метрология и сертификация" 1-ва година DOT Текст на въпроса 1 Количествен

ДОМАШНА РАБОТА ПО МАТЕМАТИЧЕСКА СТАТИСТИКА Изходни данни Дадена е голяма извадка, чийто размер е n 00..49 3.548 4.409 5.08 0.39.096 5.4 4.586 4.49.678 4.08 3.993 4.3 6.9 -.48 5.8 5.07 3.859.

GOST 23616-79* (ST SEV 4234-83) Група Zh02 ДЪРЖАВЕН СТАНДАРТ НА СЪЮЗА НА SSR Система за осигуряване на точността на геометричните параметри в строителството КОНТРОЛ НА ТОЧНОСТТА Система за осигуряване на точността на

Лекция. Математическа статистика. Основната задача на математическата статистика е разработването на методи за получаване на научнообосновани заключения за масови явления и процеси от данни от наблюдения и експерименти.

MVDubatovskaya Теория на вероятностите и математическа статистика Лекция 7 Интервални оценки на параметрите на разпределението За малки извадки точковите оценки могат да се различават значително от изчислените

Стандартизация, сертификация и управление на качеството в процесите на OMD 5 СЕЛЕКТИВЕН КОНТРОЛ НА КАЧЕСТВОТО НА КОЛИЧЕСТВЕНИТЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ Румянцев М.И., проф., д.ф.н. техн. Науки, Магнитогорск, 2006-2013 под адапт

Практическа работа Обработка и анализ на резултатите от симулация Задача. Проверете хипотезата за съответствие на емпиричното разпределение с теоретичното разпределение, като използвате критериите на Пиърсън и Колмогоров

Волжски държавен технологичен университет Катедра на RTiMBS Насоки за изпълнение на лабораторна работа 1 в дисциплината "Автоматизация на обработката на експериментални данни" Определение

СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ ЗА УПРАВЛЕНИЕ НА КАЧЕСТВОТО НА ПРОДУКТА ТЕРМИНИ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ GOST 15895-77 КОМИТЕТ ПО СТАНДАРТИЗАЦИЯ И МЕТРОЛОГИЯ НА СССР Москва G

1. Мястото на дисциплината в структурата на учебната програма Дисциплината „Статистически методи за контрол и” е дисциплината от вариативната част. Работната програма е изготвена в съответствие с изискванията

ПРИМЕРНИ ЗАДАЧИ по дисциплината: "Статистически методи за контрол на качеството на продуктите" Задача 1. За да се открият причините за брака, е съставен контролен лист с предположението, че причините могат да бъдат работник,

Други Ryabushko IDZ могат да бъдат намерени на http://mathpro.ru/dz_ryabushko_besplatno.html IDZ-8. Намерете закона за разпределение на посочената случайна променлива X и нейната функция на разпределение F (X). Изчислете математика

УДК 658.512-52 + 621:658.562 УПРАВЛЕНИЕ НА ТЕХНОЛОГИЧНИЯ ПРОЦЕС НА ПРОИЗВОДСТВО НА ИЗПУСКАТЕЛЕН КЛАПАН ПО СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ Н.В. Syreyshchikova Резултатите от прилагането на системата за статистика

ХАРАКТЕРИСТИКИ НА ОПЕРАТИВНОТО И ПРОИЗВОДСТВЕНОТО ПЛАНИРАНЕ В КОМПЛЕКСА ЗА ЗАВАРЯВАНЕ НА ЕЛЕКТРИЧЕСКИ ТРЪБИ ЗА ПРОИЗВОДСТВО НА ТРЪБИ С ГОЛЯМ ДИАМЕТЪР (VYKSA) Бадиков Г.А. Кандидат на техническите науки, доцент в катедрата по IBM-2, Московска държава

ПРАКТИЧЕСКИ УРОК 6 "Обработка на резултатите от измервания с еднаква точност, без систематични грешки" Урокът е посветен на решаването на задачи за изчисляване на грешките на измервания с еднаква точност

8. Постановка на проблема за тестване на статистически хипотези Пример _kz Разгледайте проблема с тестване на статистически хипотези с помощта на пример. Пример _kz (двустранен тест). В резултат на многократни измервания на някои

УДК 658.562.64 ПРИЛОЖЕНИЕ НА СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ В УПРАВЛЕНИЕТО НА КАЧЕСТВОТО НА ТАБЛЕТИТЕ Петухова Н.А., Кердяшова И.Е. FSBEI HE "Пензенски държавен университет по архитектура и строителство" E-mail: [имейл защитен],

GOD A R S T V E N Y S T A N D A R T S O U Z A S R ОБУВКИ АРМИЯ АНАЛИЗ НА ТОЧНОСТТА И СТАБИЛНОСТТА НА ТЕХНОЛОГИЧНИТЕ ПРОЦЕСИ. и V ГОСТ 24441-80 Официално издание ДЪРЖАВЕН КОМИТЕТ НА СССР

Подлежат на регистрация копия. Система за доброволно сертифициране "Военен регистър" Методология за оценка на ефективността на системата за управление на качеството на организацията Москва 202 Внимание! Този документ е забранен за възпроизвеждане.

Министерство на образованието на Руската федерация ИЗТОЧЕН СИБИРСКИ ДЪРЖАВЕН ТЕХНОЛОГИЧЕН УНИВЕРСИТЕТ Катедра "Метрология, стандартизация и сертификация" СТАТИСТИЧЕСКИ ТЕКУЩ КОНТРОЛ Методологичен

Ориентировъчни задачи за подготовка за контролна работа по математика на тема "Теория на вероятностите и математическа статистика" за студенти от специалност 270100 4 семестър 1 част. Теория на вероятностите. 1. Комбинаторика.

Всеруски научноизследователски институт по сертификация (ВНИИС) на Държавния стандарт на Русия ПРЕПОРЪКИ за оценка на точността и стабилността на технологичните процеси (оборудване) R 506012091 СЪДЪРЖАНИЕ Москва

Тема: Математическа статистика Дисциплина: Математика Автори: Нефедова Г.А. (0;0). (5;5) 3. (0;5) 4. (5;5) 5. (0;0).

МОСКОВСКИЯТ ДЪРЖАВЕН ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ ЗА ГРАЖДАНСКА АВИАЦИЯ Тимошенко, А.Н. Козлов В.В. Трофимов СЕРТИФИКАЦИЯ НА МЕТОДИ И АЛГОРИТМИ ЗА ОБРАБОТКА НА ОРГАНИЗАЦИИТЕ ЗА ДОСТАВКА НА АВИАЦИОННО ГОРИВО

Федерално държавно унитарно предприятие "Уралски научно-изследователски институт по метрология" (FGUP "UNIIM") ПРЕПОРЪКА НА GOSSTANDARD RUSSIA Държавна система за осигуряване на еднаквост на измерванията

МИНИСТЕРСТВО НА ОБРАЗОВАНИЕТО И НАУКАТА НА РУСКАТА ФЕДЕРАЦИЯ Федерална държавна автономна образователна институция за висше образование "НАЦИОНАЛЕН ИЗСЛЕДОВАТЕЛСКИ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ"

ГОСТ Р 50779.2196 ДЪРЖАВЕН СТАНДАРТ НА РУСКАТА ОРГАНИЗАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ ПРАВИЛА ЗА ОПРЕДЕЛЯНЕ И МЕТОДИ ЗА ИЗЧИСЛЯВАНЕ НА СТАТИСТИЧЕСКИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОТ ПРОВЕДНИ ДАННИ Част 1. НОРМАЛНО РАЗПРЕДЕЛЕНИЕ

Елементи на математическата статистика. Пример. За да се определи точността на измервателното устройство, чиято систематична грешка е почти нулева, бяха направени пет независими измервания, резултатите

Елементи на математическата статистика Математическата статистика е част от общоприложната математическа дисциплина "Теория на вероятностите и математическа статистика", но

Висше училище по предприемачество "Теория на вероятностите и математическа статистика" Контролни задачи За студенти от кореспондентския отдел Твер 2011 г.

МИНИСТЕРСТВО НА ОБРАЗОВАНИЕТО И НАУКАТА НА РУСКАТА ФЕДЕРАЦИЯ НИЖНИ НОВГОРОДСКИ ДЪРЖАВЕН ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ

Популация и извадка Точкови оценки и техните свойства Централна гранична теорема Средна извадка, дисперсия на извадката Популация Съвкупност от всички

ИЗПОЛЗВАНЕ НА СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ В УПРАВЛЕНИЕТО НА ПРОЦЕСИТЕ Zherep N.S., Dvadnenko M.V. Кубански държавен технологичен университет Краснодар, Русия ИЗПОЛЗВАНЕТО НА СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ В ПРОЦЕСА

Министерство на образованието на Република Беларус EE "Itebsk State Technological University" 6. Елементи на математическата статистика. Катедра Теоретична и приложна математика. 90 80 70 60

Задача 1. ИЗЧИСЛЯВАНЕ НА ПАРАМЕТРИ ЗА КАЦАНЕ Да се ​​изчислят параметрите за кацане Ø56G7/h6; напишете всички видове обозначения на максималните отклонения на размерите върху проектни и работни чертежи; изчисляване на габарити за проверка

КЪМ ВЪПРОСА ЗА КОНТРОЛ НА СТАБИЛНОСТТА НА ИЗМЕРВАНИЯТА В ИЗПИТВАТЕЛНИ ЛАБОРАТОРИИ Kasimova N.V. Федерална държавна бюджетна образователна институция за висше образование „Оренбургска държава

експоненциално разпределение. 1) Разпределение на р.в. X се подчинява на експоненциалния закон с параметър 5. Запишете и изчислете M X DX. f x Експоненциалното разпределение с параметър има плътност на вероятността:

ДЪРЖАВЕН СТАНДАРТ НА СЪЮЗА НА ССР СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ ЗА УПРАВЛЕНИЕ НА КАЧЕСТВОТО НА ПРОДУКТА ТЕРМИНИ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГОСТ 1589577 КОМИТЕТ ПО СТАНДАРТИЗАЦИЯ И МЕТРОЛОГИЯ НА СССР Москва ДЪРЖАВЕН СТАНДАРТ НА СЪЮЗА

Раздел: Теория на вероятностите и математическа статистика Тема: Статистически оценки на параметрите на разпределението Лектор Пахомова Е.Г. 05 5. Точкови статистически оценки на параметрите на разпределението Статистически

Оценка на параметър 30 ​​5. ОБЩА ОЦЕНКА НА ПАРАМЕТЪР 5.. Въведение

Лекция 5. Индикатори за вариация Основните показатели за вариация Вариацията на стойностите на дадена черта е от най-голям интерес при изучаването на социално-икономическите явления и процеси. Вариационна волатилност,

(ISO 1886-90) МЕЖДУНАРОДЕН СТАНДАРТ ЗА ВЪГЛЕРОД И AS BESTOS Статистически планове за приемлив контрол Официална публикация

ДЪРЖАВЕН СТАНДАРТ НА РЕПУБЛИКА БЕЛАРУС STB GOST R 50779.44-2003 Статистически методи

Тема: Статистика Задачата е изтеглена от уебсайта MatBuroru ЗАДАЧА Данните са налични за 6% механична селекция от магазини на търговска компания по стойност на дълготрайните активи (милиарда рубли): 4,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7, 1,5 4,7

2 Съдържание 1 Обхват... 4 2 Предназначение.... 4 3 Нормативни препратки... 4 4 Термини, определения и съкращения... 5 5 Технически контрол, неговите основни функции... 5 6 Организация и провеждане на контрола

В И. Гнатюк, 4 глава 4 параграф 4 4.4. Оценка на адекватността на моделирането Оценката на адекватността на динамичния адаптивен модел на енергопотреблението на техноценозата включва две основни процедури. Първият е

Курсова работа "Изследване на надеждността на системите" Курсовата работа трябва да съдържа следните раздели. Въведение. Основни понятия за надеждност на системата Теория на вероятностите (задачи 7.0 7.80) ... Теореми за умножение

ВЪВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИКАТА Въпроси: 1. Понятието статистика 2. Статистиката като наука 3. Статистически данни 4. Етапи на статистическото изследване Думата „статистика“ произлиза от латинската дума „статус“ позиция

Държавен стандарт на Руската федерация КОНКРЕТНИ ПРАВИЛА ЗА КОНТРОЛ НА ЯКОСТТА GOST R 18105-2008 Съдържание Обхват..2 Нормативни препратки.2 Термини и определения 3 1. Основни разпоредби 5 2. Определяне на якостта

МОСКОВСКИЯТ ДЪРЖАВЕН ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ на името на N.E. БАУМАНА С. П. Еркович ПРИЛОЖЕНИЕ НА РЕГРЕСИОНЕН И КОРЕЛАЦИОНЕН АНАЛИЗ ЗА ИЗУЧАВАНЕ НА ЗАВИСИМОСТИ ВЪВ ФИЗИЧЕСКАТА ПРАКТИКА. Москва, 994.

Стандартизация, сертификация и управление на качеството в процесите на OMD 2 АНАЛИЗ НА ВЪЗМОЖНОСТИТЕ И УПРАВЛЕНИЕ НА ТЕХНОЛОГИЧНИЯ ПРОЦЕС Румянцев M.I., проф., д.ф.н. техн. науки, 2006-2013 г. по адаптивно изд

ИЗСЛЕДВАНЕ НА СТАТИСТИЧЕСКИ ЗАКОНОМИРНОСТИ НА РАДИОАКТИВНОТО РАЗПАДАНЕ Лабораторна работа 8 Цел на работата: 1. Потвърждаване на случайния, статистически характер на процесите на радиоактивно разпадане на ядра .. Запознаване

Мустафаева Д.Г., Мустафаев М.Г. ПОВИШАВАНЕ НА ЕФЕКТИВНОСТТА НА ПРОИЗВОДСТВЕНИТЕ ПРОЦЕСИ 7.7. МЕТОДИЧЕСКИ И СИСТЕМНО-ТЕХНИЧЕСКИ ПРИНЦИПИ ЗА ПОВИШАВАНЕ НА ЕФЕКТИВНОСТТА НА ФУНКЦИОНИРАНЕТО И ОРГАНИЗАЦИЯТА НА ПРОИЗВОДСТВОТО

Подлежат на регистрация копия. Система за доброволна сертификация "Военен регистър" Методология за оценка на зрелостта на системата за управление на качеството на организацията Москва 2016 г. Предговор Система за доброволна сертификация "Военна

Математическата статистика е наука, занимаваща се с методи за обработка на експериментални данни, получени в резултат на наблюдения на случайни явления. В този случай се решават следните задачи: ü описание на явления