Kontrola kvality. Metody hodnocení technologických procesů

kde Ki jsou dílčí indikátory kvality,

P je znakem díla.

Jednotlivé ukazatele jsou zase definovány jako

kde Kf je skutečná úroveň kvality,

Ke - úroveň nejlepšího vzorku (standard).

S komplexním posouzením kvality p

Pro výrobu lze použít i průměrný vážený aritmetický ukazatel, kdy se zprůměrované počáteční relativní ukazatele Ki od sebe liší relativně málo:

, (2.7)

kde je Ki soukromý relativní ukazatel kvalitní;

Wi - koeficienty váhových ukazatelů (určené odborníky).

Pokud je hodnota souhrnného ukazatele kvality větší než jedna, pak můžeme usoudit, že předmětný vzorek výrobku je z hlediska kvality základního vzorku lepší.

Mnohem častěji se k posouzení úrovně kvality používá metoda relativních lineárních odhadů. V tomto případě je integrální hodnocení úrovně kvality nalezeno podle vzorce:

, (2.8)

kde Кfi je skutečná úroveň kvality,

Kei - referenční (normativní) úroveň.

Pro odhad nestability lze také použít vzorec (2.6). technologický postup, přičemž vzorec pro výpočet souhrnného ukazatele nestability (Kn) trvá další pohled:

, (2.9) AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

kde Kni jsou skutečné parametry procesu,

Pni - normativní (stanovené technologickým předpisem) parametry;

i je počet parametrů;

n je počet měření.

Uvažované přístupy lze použít i v úkolech, kdy je potřeba podat souhrnné hodnocení kvality podniku s přihlédnutím k mnoha ukazatelům. Pro jejich aplikaci nutná podmínka je přítomnost standardních (referenčních) hodnot, se kterými můžete porovnávat skutečné úrovně ukazatelů.

Příklad 1. Podle metodiky všeobecného hodnocení kvality ruské státní normy zkontrolujte shodu kvality elektrických lamp s normou. Průměrná doba hoření elektrických lamp určitého výkonu, vyrobených podnikem, je 420 hodin. Referenční hodnota životnosti je 450 hodin. Součinitel užitečná akce má referenční hodnotu 20 lm/W a skutečný koeficient 19 lm/W.

Skutečná úroveň kvality vyráběných elektrických svítidel je o 11,3 % nižší než u referenční.

Příklad 2. Existují údaje o úrovních kvality stejného typu automatických praček vyráběných společnostmi Vesta (Vyatka-Alenka) a Ariston podle údajů z pasu. Uveďte srovnávací hodnocení úrovní kvality obráběcích strojů, pokud jsou hmotnostní koeficienty každého faktoru stanovené odborníkem 0,31, 0,29, 0,03, 0,07, 0,3, resp.

Úroveň kvality pračka	Jednotky	"Alenka"	"Ariston"
Spotřeba vody na hlavní mycí cyklus
Nejdelší doba mycího cyklu při 90°C pouze se studenou vodou
Spotřeba energie
Záruční doba

Pro stanovení relativní úrovně kvality praček se vypočítá složený faktor kvality podle metody navržené profesorem V.A. Trapeznikov. Při výpočtu koeficientů se bere v úvahu i charakter ukazatelů. Pro "pozitivní" ukazatele, se zvýšením hodnot, jejichž kvalita se zvyšuje, se volí vzorec (2.4) a pro "negativní" ukazatele, se zvýšením hodnot, u nichž kvalita produktu klesá. , používá se inverzní vzorec.

Relativní kvalitativní úroveň automatické pračky Ariston je o 11 % vyšší než kvalitativní úroveň automatické pračky Vyatka-Alenka.

Příklad 3. Jsou zde údaje o výsledcích měření soustředěných parametrů technologického procesu během pracovní směny.

Podle technologické předpisy standardní hodnoty jsou: tlak - 100 kPa, kyselost - 6,0.

Stanovte metodou relativních lineárních odhadů souhrnný relativní ukazatel nestability technologického procesu.

Číslo měření	Tlak	Kyselost	Součet relativních odchylek

V procesu obrábění obrobku jakýmkoli technologickým procesem ovlivňuje přesnost jeho výroby poměrně velké množství různých faktorů. Takže například při zpracování dílů na stroji, obráběcím stroji, zařízení pro instalaci a upevnění dílů a řezném nástroji, řezném nástroji, samotných obrobkech, seřizovači zařízení, životní prostředí atd. V důsledku působení různých výrobní faktory neustále se mění i ukazatele konečného výsledku zvoleného technologického postupu.

Proto i přes to, že díly jsou vyráběny stejným technologickým postupem, za konstantních podmínek zpracování a v automatický režim, tedy bez lidského zásahu, se všechny liší od sebe navzájem i od vypočítaného „ideálního“ prototypu. Tento jev se nazývá disperze náhodné veličiny, konkrétně přesnost výroby výstupních parametrů součásti.

K analýze přesnosti výroby dílů podle zvoleného technologického postupu používáme různé metody, umožňující zohlednit vliv různých výrobních faktorů. Mezi tyto metody patří: metoda přímého pozorování nebo metoda bodových grafů, analytické a statistické metody.

Nejčastěji se používá ve výrobě metoda bodového grafu, který umožňuje určit vliv pravidelně se měnících faktorů na přesnost výroby. Metoda vyžaduje dost velký počet pozorování a používá se ve velkovýrobě.

Analytická metoda vyžaduje matematický popis všech primárních faktorů ovlivňujících chybu zpracování, metoda je značně pracná a používá se v jednotlivých případech.

Statistická metoda založené na principech teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky. Z teorie pravděpodobnosti je známo, že závisí-li rozptyl jakékoli veličiny (velikost, drsnost povrchu, tvrdost materiálu atd.) na kombinovaném působení mnoha faktorů stejného řádu, které jsou náhodné, nezávislé nebo slabě závislé na každém jinak se rozptyl řídí zákonem normálního rozdělení nebo Gaussovým zákonem.

Teoretický zákon normálního rozdělení v souřadnicovém systému, ve kterém se počátek shoduje s osou symetrie křivky Z.2 nebo s průměrnou hodnotou odchylky, vyjádřenou vzorcem

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

kde je standardní odchylka náhodné veličiny;

- frekvence odpovídající hodnotě X.

Pro analýzu přesnosti zvoleného technologického postupu se změří skutečné rozměry dávky dílů a sestaví se distribuční křivka.

Rozdíl mezi minimálními a maximálními skutečnými rozměry

měřené části jsou rozděleny do stejných intervalů.

Určete počet velikostí dílů v každém Obr.3.2

interval.

Křivka je konstruována v následujícím pořadí. Na vodorovné ose je znázorněno pole rozptylu velikosti, které je definováno jako rozdíl mezi skutečným maximem a minimální velikost X f.max - X f.min. = 6, ve zvoleném měřítku. Od středu každého intervalu, podél osy y, je vynesena relativní frekvence W \u003d m / N, kde m je počet velikostí dílů, které spadají do tohoto intervalu, N je celkový počet dílů v měřeném šarže. Na základě získaných bodů se sestaví lomená křivka skutečného rozdělení velikostí.Čím větší je dávka dílů, tím je lomená křivka hladší a svým vzhledem se blíží křivce normálního distribučního zákona (Gaussova křivka) Obr. Označení X d min a X d max v grafu určují přípustné maximální a minimální hodnoty řízené velikosti nebo tolerančních mezí, hodnotu zadanou konstruktérem. Regiony A i a B i odpovídají hodnotě napravitelného a nenapravitelného manželství a hodnotě a i definuje odsazení středu seskupení kót vzhledem ke středu pole tolerance. Křivka normálního rozdělení je symetrická kolem osy odpovídající úsečce M (x) nebo X CP, což je aritmetický průměr odchylek. Aritmetický průměr odchylek se nazývá střed seskupení velikosti nebo střed rozptylu náhodné veličiny.

Obr.3.3

Teoretická křivka rozptylu normální velikosti se rozprostírá v obou směrech podél osy úsečky neomezeně a asymptoticky se blíží k této ose. Pro teoretické výpočty jsou mezní odchylky (při použití zákona normálního rozptylu), vyjádřené ve zlomcích směrodatné odchylky, obvykle omezeny hodnotami a polem rozptylu 6.

Oblast pod křivkou normálního rozdělení, která je v

v zóně omezené na 6, je 99,73 % celkové plochy a pouze 0,27 % přesahuje rozptylové pole.

Je-li celá plocha pod křivkou normálního rozdělení brána jako 100 % nebo jako jednotka, pak její nevystíněná plocha bude odpovídat zlomku odchylek náhodné veličiny, která se vejde do intervalu .

S nárůstem intervalu rozptylu více než plocha pod křivkou se mírně zvětšuje, s poklesem do oblasti pod křivkou prudce

se zmenšuje.

Charakter rozptylu velikostí je nejzřetelněji odhalen sestavením tzv. distribučních křivek. Pro získání spolehlivé distribuční křivky se doporučuje získat alespoň 200 - 300 měření skutečných hodnot dané velikosti, v mnoha případech však lze získat prakticky přijatelné výsledky s počtem měření cca. 100.

Počet dílů, které mají být změřeny pro určení směrodatné odchylky, závisí na přesnosti, s jakou chcete tuto odchylku určit.

Z matematických statistik je známo, že střední kvadratická chyba při určování střední kvadratické hodnoty je:

kde N je počet měření a E je chyba ve zlomcích .

Pro získání s přesností 5% je nutné rovnici vyřešit

, odkud N 200.

Pro stanovení směrodatné odchylky s přesností 10% je třeba změřit 50 dílů.

Podoba skutečné distribuční křivky závisí na uvažovaném výrobním procesu, počtu dílů podrobených měření a řadě dalších faktorů.

Rozdíl mezi maximálními rozměry dílů dané šarže, "disperzní pole" - charakterizuje velikost náhodných chyb. Systematická chyba, která je v rámci dávky konstantní, neovlivňuje tvar distribuční křivky - způsobuje pouze posun celé křivky ve směru osy x.

Pokud je přesnost výroby ovlivněna pravidelně se měnícími výrobními faktory, pak bude křivka normálního rozdělení asymetrická podle středu seskupení. Konstrukce a studium distribučních křivek pro různé operace nám umožňuje vyvodit řadu závěrů souvisejících s přesností zpracování; a především umožňují oddělit vliv konstantních systematických chyb od vlivu náhodných chyb.

Stejné studie dále umožňují v některých případech předpovědět hodnotu náhodných chyb na základě dříve zkoumané šarže dílů. Ukazuje řada prací o studiu distribučních křivek velikostí dílů

těsná shoda skutečných distribučních křivek s normální distribuční křivkou, jejíž rovnice je:

(3.4)

Kde x i jsou aktuální souřadnice křivky,

X je aritmetický průměr všech hodnot,

(3.5)

Tady … m n- počet dílů s odchylkami, x 1 x 2 .... x n

Střední kvadratická odchylka rozměrů je určena vzorcem

(3.7)

Ve vzorcích (3.26 a 3.27)

N je celkový počet měřených dílů a

m je počet dílů se stejnou velikostní odchylkou.

Pokud je skutečné rozložení velikostí (nebo odchylek) prakticky

Obr.3.4

se blíží zákonu normálního rozdělení, pak jej lze zcela plně charakterizovat hodnotou směrodatné odchylky. Odtud lze odvodit závaznou nerovnost, která dává do vztahu hodnotu tolerance pro danou velikost () a hodnotu směrodatné odchylky:.

Na obr.3.4. případ je dán, když se toleranční pole rovná rozptylovému poli velikosti, při absenci systematické chyby způsobené nesprávným nastavením stroje.

Pro získání požadovaných rozměrů součásti je v procesu obrábění stroj nastaven s očekáváním získání seskupovacího středu () uprostřed tolerančního pole. V praxi jsou možné různé možnosti vlivu náhodných faktorů na charakter místa a velikost rozptylového pole vzhledem k tolerančnímu poli. Zejména obr. 3.5 a obr. 3.6 ukazují případy, kdy se střed seskupení shoduje se středem pole.

Obr.3.5 Obr.3.6

tolerance a nebo . V prvním případě všechny díly splňují požadavky na přesnost výroby. Ve druhém případě se manželství jeví jako opravitelné A i a nenapravitelný B i. Pro vyloučení možnosti závady je nutné změnit technologický postup zpracování a zejména změnit režimy zpracování nebo použít více přesných zařízení.

Pokud je nastavení stroje pro provedení dané velikosti provedeno s chybou a i a hodnotu podle obr. 3.7 nebo obr. 3.8, pak se objeví závada, opravitelná nebo neopravitelná, nebo obojí současně.

Obr.3.7 Obr.3.8

Míra sňatku závisí jak na velikosti systematické chyby, tak na zvoleném výrobním postupu.

Hodnota systematické chyby a i určeno vzorcem

(3.9)

Množství sňatku nebo počet odchylek, které přesahují hranice tolerančního pole, určí vzorce.

Plocha А А i = 0,5, kde t a = (3,10)

Oblast B B i = 0,5 Centrální limitní teorém: součet libovolně rozdělených nezávislých náhodných veličin, podléhajících jejich stejnému vlivu, se řídí

Název testu: "Statistické metody řízení jakosti výrobků" Určeno pro studenty oboru: 050732- "Standardizace, metrologie a certifikace" 1. ročník DOT Text otázky 1 Kvantitativní

DOMÁCÍ ÚKOL Z MATEMATICKÉ STATISTIKY Výchozí údaje Je uveden velký vzorek, jehož velikost je n 00..49 3.548 4.409 5.08 0.39.096 5.4 4.586 4.49.678 4.08 3.993 97.3.8 5,59 9,377,644

GOST 23616-79* (ST SEV 4234-83) Skupina Zh02 STÁTNÍ NORMA SVAZU SSR Systém pro zajištění přesnosti geometrických parametrů ve výstavbě KONTROLA PŘESNOSTI Systém pro zajištění přesnosti

Přednáška. Matematické statistiky. Hlavním úkolem matematické statistiky je vývoj metod pro získávání vědecky podložených závěrů o hromadných jevech a procesech z pozorovacích a experimentálních dat.

MVDubatovskaya Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika Přednáška 7 Intervalové odhady distribučních parametrů U malých vzorků se bodové odhady mohou výrazně lišit od odhadovaných

Standardizace, certifikace a management kvality v procesech OMD 5 SELEKTIVNÍ KONTROLA KVALITY NA KVANTITATIVNÍCH FUNKCÍCH Rumyantsev MI, profesor., Ph.D. tech. Sciences, Magnitogorsk, 2006-2013 v rámci adaptivního

Praktická práce Zpracování a analýza výsledků simulace Úkol. Ověřte hypotézu o shodě empirického rozdělení s teoretickým pomocí Pearsonova a Kolmogorova kritéria

Volžská státní technologická univerzita Katedra RTiMBS Směrnice pro provádění laboratorních prací 1 v oboru "Automatizace zpracování experimentálních dat" Definice

STATISTICKÉ METODY ŘÍZENÍ KVALITY PRODUKTU PODMÍNKY A DEFINICE GOST 15895-77 VÝBOR PRO STANDARDIZACI A METROLOGII SSSR Moskva G

1. Místo disciplíny ve struktuře vzdělávacího programu Disciplína "Statistické metody řízení a" je disciplínou variabilní části. Pracovní program je vypracován v souladu s požadavky

UKÁZKOVÉ ÚKOLY pro disciplínu: "Statistické metody kontroly kvality výrobků" Úkol 1. Za účelem zjištění důvodů sňatku byl sestaven kontrolní seznam za předpokladu, že důvody mohou být pracovníkem,

Další Ryabushko IDZ lze nalézt na http://mathpro.ru/dz_ryabushko_besplatno.html IDZ-8. Najděte distribuční zákon zadané náhodné veličiny X a její distribuční funkce F (X). Spočítejte matematiku

UDC 658.512-52 + 621:658.562 ŘÍZENÍ TECHNOLOGICKÉHO PROCESU VÝROBY VÝFUKOVÉHO VENTILU STATISTICKÝMI METODami N.V. Syreyshchikova Výsledky implementace systému statistiky

ZNAKY PROVOZNÍHO A VÝROBNÍHO PLÁNOVÁNÍ V KOMPLEXU ELEKTRICKÉHO SVAŘOVÁNÍ POTRUBÍ PRO VÝROBU VELKÝCH PRŮMĚRŮ TRUBEK (VYKSA) Badikov G.A. Kandidát technických věd, docent katedry IBM-2, Moskevský stát

PRAKTICKÁ LEKCE 6 "Zpracování výsledků stejně přesných měření, bez systematických chyb" Lekce je věnována řešení problémů výpočtu chyb stejně přesných měření.

8. Výrok k problému testování statistických hypotéz Příklad _kz Uvažujme problém testování statistických hypotéz na příkladu. Příklad _kz (dvoustranný test). V důsledku opakovaných měření některých

MDT 658.562.64 APLIKACE STATISTICKÝCH METOD PŘI ŘÍZENÍ KVALITY TABLETŮ Petukhova NA, Kerdyashova IE FSBEI HE "Penza State University of Architecture and Construction" E-mail: [e-mail chráněný],

G O D A R S T V E N Y S T A D A R T S O U Z A S R ARMÁDNÍ ANALÝZA PŘESNOSTI A STABILITY TECHNOLOGICKÝCH PROCESŮ. a V GOST 24441-80 Oficiální publikace STÁTNÍHO VÝBORU SSSR

Podléhá registračním kopiím. Dobrovolný certifikační systém "Vojenský registr" Metodika hodnocení účinnosti systému managementu kvality organizace Moskva 202 Pozor! Tento dokument je zakázáno reprodukovat.

Ministerstvo školství Ruské federace VÝCHODNÍ SIBIŘSKÁ STÁTNÍ TECHNOLOGICKÁ UNIVERZITA Oddělení "Metrologie, normalizace a certifikace" STATISTICKÁ KONTROLA PROUDU Metodická

Orientační úkoly pro přípravu na test z matematiky na téma "Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika" pro studenty oboru 270100 4. semestr 1. část. Teorie pravděpodobnosti. 1. Kombinatorika.

Všeruský výzkumný ústav pro certifikaci (VNIIS) Státního standardu Ruska DOPORUČENÍ pro posuzování přesnosti a stability technologických procesů (zařízení) R 506012091 OBSAH Moskva

Téma: Matematická statistika Obor: Matematika Autoři: Nefedova GA. (0;0). (5;5) 3. (0;5) 4. (5;5) 5. (0;0).

MOSKVA STÁTNÍ TECHNICKÁ UNIVERZITA CIVILNÍHO LETECTVÍ Timošenko, A.N. Kozlov V.V. Trofimov CERTIFIKACE ORGANIZACÍ NA ZPRACOVÁNÍ LETECKÝCH PALIVA METOD A ALGORITHŮ

Federální státní jednotný podnik "Uralský vědecký výzkumný ústav metrologie" (FGUP "UNIIM") DOPORUČENÍ GOSSTANDARD RUSKO Státní systém pro zajištění jednotnosti měření

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ A VĚDY RUSKÉ FEDERACE Federální státní autonomní vzdělávací instituce vysokého školství "NÁRODNÍ VÝZKUM TOMSKOVÁ POLYTECHNICKÁ UNIVERZITA"

GOST R 50779.2196 STÁTNÍ STANDARD RUSKÉ ORGANIZACE STATISTICKÉ METODY PRAVIDLA STANOVENÍ A METODY VÝPOČTU STATISTICKÝCH CHARAKTERISTIK Z VZOROVÝCH ÚDAJŮ Část 1. NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ

Základy matematické statistiky. Příklad. Pro zjištění přesnosti měřicího zařízení, jehož systematická chyba je téměř nulová, bylo provedeno pět nezávislých měření, výsledky

Prvky matematické statistiky Matematická statistika je součástí obecně aplikované matematické disciplíny „Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika“, nicméně

Vyšší podnikatelská škola "Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika" Kontrolní úlohy Pro studenty korespondenčního oddělení Tver 2011 METODICKÁ DOPORUČENÍ PRO PROVÁDĚNÍ KONTROLNÍCH ÚKOLŮ

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ A VĚDY RUSKÉ FEDERACE STÁTNÍ TECHNICKÁ UNIVERZITA NIŽNÝ NOVGOROD

Populace a výběr Bodové odhady a jejich vlastnosti Centrální limitní teorém Výběrový průměr, výběrový rozptyl Populace Populační soubor všech

VYUŽITÍ STATISTICKÝCH METOD V ŘÍZENÍ PROCESŮ Zherep N.S., Dvadnenko M.V. Kubanská státní technologická univerzita Krasnodar, Rusko VYUŽITÍ STATISTICKÝCH METOD V PROCESU

Ministerstvo školství Běloruské republiky EE "Státní technologická univerzita Itebsk" 6. Prvky matematické statistiky. Katedra teoretické a aplikované matematiky. 90 80 70 60

Úkol 1. VÝPOČET PARAMETRŮ PŘISTÁNÍ Vypočítejte parametry přistání Ø56G7/h6; zapisovat všechny typy označení maximálních odchylek rozměrů na konstrukční a pracovní výkresy; vypočítat měřidla pro ověření

K OTÁZCE MĚŘENÍ KONTROLA STABILITY VE ZKUŠEBNÍCH LABORATOŘÍCH Kasimova N.V. Spolková státní rozpočtová vzdělávací instituce vysokoškolského vzdělávání „Stát Orenburg

exponenciální distribuce. 1) Rozdělení r.v. X podléhá exponenciálnímu zákonu s parametrem 5. Zapište a vypočítejte M X DX. f x Exponenciální rozdělení s parametrem má hustotu pravděpodobnosti:

STÁTNÍ STANDARD Svazu SSR STATISTICKÉ METODY ŘÍZENÍ KVALITY PRODUKTŮ PODMÍNKY A DEFINICE GOST 1589577 VÝBOR PRO STANDARDIZACI A METROLOGII SSSR Moskva STÁTNÍ STANDARD UNIE

Sekce: Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika Téma: Statistické odhady parametrů rozdělení Přednášející Pakhomova E.G. 05 5. Bodové statistické odhady distribučních parametrů Statistické

Odhad parametrů 30 5. OBECNÝ ODHAD PARAMETRŮ 5.. Úvod

Přednáška 5. Ukazatele variace Hlavní ukazatele variace Variabilita hodnot vlastnosti je při studiu socioekonomických jevů a procesů největší zájem. volatilita variací,

(ISO 1886-90) MEZINÁRODNÍ S T A R T V O L O C N A S T E C L UHLÍK A AS BESTOS Plány statistických akceptačních kontrol Oficiální zveřejnění

STÁTNÍ NORMA BĚLORUSKÉ REPUBLIKY STB GOST R 50779.44-2003 Statistické metody

Předmět: Statistika Úloha byla stažena z webu MatBuroru ÚLOHA Data jsou k dispozici pro 6% mechanický výběr obchodů obchodních společností podle hodnoty fixních aktiv (miliardy rublů): 4,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7, 1,5 4,7

2 Obsah 1 Rozsah... 4 2 Účel.... 4 3 Normativní odkazy... 4 4 Termíny, definice a zkratky... 5 5 Technická kontrola, její hlavní funkce... 5 6 Organizace a provádění kontroly

V A. Gnatyuk, 4 Kapitola 4 Odstavec 4 4.4. Posouzení přiměřenosti modelování Posouzení přiměřenosti dynamického adaptivního modelu spotřeby energie technocenózy zahrnuje dva hlavní postupy. První je

Práce v předmětu "Výzkum spolehlivosti systémů" Práce v předmětu by měla obsahovat následující části. Úvod. Základní pojmy spolehlivosti systémů Teorie pravděpodobnosti (úkol 7.0 7.80) ... Věty o násobení

ÚVOD DO STATISTIKY Otázky: 1. Pojem statistiky 2. Statistika jako věda 3. Statistická data 4. Etapy statistického výzkumu Slovo "statistika" pochází z latinského slova "status" pozice

Státní norma Ruské federace KONKRÉTNÍ PRAVIDLA KONTROLY PEVNOSTI GOST R 18105-2008 Obsah Rozsah..2 Normativní odkazy.2 Termíny a definice 3 1. Základní ustanovení 5 2. Stanovení pevnosti

MOSKVA STÁTNÍ TECHNICKÁ UNIVERZITA pojmenovaná po N.E. BAUMANA SP Erkovich APLIKACE REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZY PRO STUDIUM ZÁVISLOSTÍ VE FYZICKÉ PRAXI. Moskva, 994.

Standardizace, certifikace a řízení kvality v procesech OMD 2 ANALÝZA PŘÍLEŽITOSTÍ A ŘÍZENÍ TECHNOLOGICKÉHO PROCESU Rumyantsev M.I., prof., Ph.D. tech. vědy, 2006-2013 pod adaptivní edicí

STUDIUM STATISTICKÝCH REGULARIT RADIOAKTIVNÍCH PŘEVODŮ Laboratorní práce 8 Účel práce: 1. Potvrzení náhodné, statistické povahy procesů radioaktivního rozpadu jader .. Seznámení

Mustafaeva D.G., Mustafaev M.G. ZVYŠOVÁNÍ EFEKTIVITY VÝROBNÍCH PROCESŮ 7.7. METODICKÉ A SYSTEMOTECHNICKÉ ZÁSADY ZVYŠOVÁNÍ EFEKTIVITY FUNGOVÁNÍ A ORGANIZACE VÝROBY

Podléhá registračním kopiím. Dobrovolný certifikační systém „Vojenský registr“ Metodika posuzování vyspělosti systému managementu kvality organizace Moskva 2016 Předmluva Dobrovolný certifikační systém „Vojenský

Matematická statistika je věda zabývající se metodami zpracování experimentálních dat získaných v důsledku pozorování náhodných jevů. V tomto případě se řeší následující úlohy: ü popis jevů