Control de calitate. Metode de evaluare a proceselor tehnologice

unde Ki sunt indicatori parțiali de calitate,

P este semnul lucrării.

La rândul lor, indicatorii individuali sunt definiți ca

unde Kf este nivelul real de calitate,

Ke - nivelul celui mai bun eșantion (standard).

Cu o evaluare cuprinzătoare a calității p

Indicatorul aritmetic mediu ponderat poate fi utilizat și pentru producție, atunci când indicatorii relativi inițiali medii Ki diferă relativ puțin unul de celălalt:

, (2.7)

unde Ki este privat indicator relativ calitate;

Wi - coeficienții indicatorilor de ponderare (determinați de experți).

Dacă valoarea indicatorului de calitate rezumat este mai mare de unu, atunci putem concluziona că eșantionul de produs în cauză este mai bun din punct de vedere al calității eșantionului de bază.

Mult mai des, metoda estimărilor relative liniare este utilizată pentru a evalua nivelul de calitate. În acest caz, evaluarea integrală a nivelului de calitate se regăsește prin formula:

, (2.8)

unde Кfi este nivelul real de calitate,

Kei - nivel de referință (normativ).

Formula (2.6) poate fi folosită și pentru a evalua instabilitatea procesului tehnologic, în timp ce formula de calcul al indicatorului rezumativ al instabilității (Kn) ia următoarea formă:

, (2,9) AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

unde Kni sunt parametrii actuali ai procesului,

Pni - parametri normativi (precizați prin reglementările tehnologice);

i este numărul de parametri;

n este numărul de măsurători.

Abordările luate în considerare pot fi utilizate și în sarcini când este necesar să se ofere o evaluare sumară a calității întreprinderii, ținând cont de mulți indicatori. Pentru aplicarea lor conditie necesara este prezența valorilor standard (de referință) cu care puteți compara nivelurile reale ale indicatorilor.

Exemplul 1. Conform metodologiei evaluării generalizate a calității standardului de stat al Rusiei, verificați conformitatea calității lămpilor electrice cu standardul. Durata medie de ardere a lămpilor electrice de o anumită putere, fabricate de întreprindere, este de 420 de ore. Valoarea de referință a duratei de viață este de 450 de ore. Coeficient acțiune utilă are o valoare de referință de 20 lm/W și un coeficient real de 19 lm/W.

Nivelul real de calitate al lămpilor electrice produse este cu 11,3% mai mic decât cel de referință.

Exemplul 2. Există date privind nivelurile de calitate ale aceluiași tip de mașini de spălat automate fabricate de Vesta (Vyatka-Alenka) și Ariston conform datelor din pașapoarte. Oferiți o evaluare comparativă a nivelurilor de calitate ale mașinilor-unelte, dacă coeficienții de greutate ai fiecărui factor determinați de expert sunt 0,31, 0,29, 0,03, 0,07, respectiv 0,3.

Nivel de calitate mașină de spălat	Unități	"Alenka"	"Ariston"
Consumul de apă pe ciclu de spălare principal
Cel mai lung ciclu de spălare la 90°C numai cu apă rece
Consumul de energie
Perioada de garantie

Pentru a determina nivelul relativ de calitate al mașinilor de spălat rufe se calculează un factor de calitate compozit după metoda propusă de profesorul V.A. Trapeznikov. La calcularea coeficienților se ia în considerare și natura indicatorilor. Pentru indicatorii „pozitivi”, cu o creștere a valorilor cărora calitatea crește, se alege formula (2.4), iar pentru indicatorii „negativi”, cu o creștere a valorilor cărora calitatea produsului scade , se folosește formula inversă.

Nivelul relativ de calitate al mașinii de spălat automate Ariston este cu 11% mai mare decât nivelul de calitate al mașinii de spălat automate Vyatka-Alenka.

Exemplul 3. Există date privind rezultatele măsurătorilor parametrilor concentrați ai procesului tehnologic în timpul schimbului de muncă.

De reglementari tehnologice valori standard sunt: ​​presiunea - 100 kPa, aciditatea - 6,0.

Determinați prin metoda estimărilor relative liniare indicatorul relativ sumar al instabilității procesului tehnologic.

Numărul de măsurare	Presiune	Aciditate	Suma abaterilor relative

În procesul prelucrare piesa de prelucrat, orice proces tehnologic, precizia fabricării sale este afectată de un număr destul de mare de factori diferiți. Deci, de exemplu, la prelucrarea pieselor pe o mașină, o mașină unealtă, un dispozitiv pentru instalarea și fixarea pieselor și o unealtă de tăiere, o unealtă de tăiere, piesele în sine, un dispozitiv de reglare a echipamentelor, mediu inconjurator etc. Datorită acţiunii diverselor factori de producţie indicatorii rezultatului final al procesului tehnologic selectat sunt de asemenea în continuă schimbare.

Prin urmare, în ciuda faptului că piesele sunt fabricate folosind același proces tehnologic, cu moduri de procesare constante și în mod automat, adică fără intervenția umană, toate diferă unele de altele și de prototipul „ideal” calculat. Acest fenomen se numește dispersia unei variabile aleatoare, în special, precizia fabricării parametrilor de ieșire ai piesei.

Pentru a analiza acuratețea pieselor de fabricație prin procesul tehnologic selectat, folosim diverse metode, permițând să se țină cont de influența diverșilor factori de producție. Aceste metode includ: metoda observației directe sau metoda diagramelor de dispersie, metode analitice și statistice.

Cel mai frecvent utilizat în producție metoda graficului de dispersie, care vă permite să determinați influența factorilor care se schimbă în mod regulat asupra preciziei de fabricație. Metoda necesită suficient un numar mare observații și este utilizat în producția pe scară largă.

Metoda analitica necesită o descriere matematică a tuturor factorilor primari care afectează eroarea de procesare, metoda este destul de laborioasă și este utilizată în cazuri individuale.

Metoda Statistică pe baza principiilor teoriei probabilităţilor şi statisticii matematice. Se știe din teoria probabilității că, dacă împrăștierea oricărei cantități (dimensiune, rugozitatea suprafeței, duritatea materialului etc.) depinde de acțiunea combinată a mai multor factori de același ordin de mărime, care sunt aleatori, independenți sau slab dependenți de fiecare altele, atunci împrăștierea respectă legea distribuției normale sau legea Gauss.

Legea teoretică a distribuției normale într-un sistem de coordonate în care originea coincide cu axa de simetrie a curbei Z.2 sau cu o valoare medie a abaterii, exprimată prin formula

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

unde este abaterea standard a unei variabile aleatoare;

- frecventa corespunzatoare valorii X.

Pentru a analiza acuratețea procesului tehnologic selectat, se măsoară dimensiunile reale ale lotului de piese și se construiește o curbă de distribuție.

Diferența dintre dimensiunile reale minime și maxime

părțile măsurate sunt împărțite în intervale egale.

Determinați numărul de dimensiuni ale pieselor din fiecare Fig.3.2

interval.

Curba este construită în următoarea secvență. Abscisa arată câmpul de dispersie a mărimii, care este definit ca diferența dintre maximul real și dimensiune minimă X f.max - X f.min. = 6, în scala aleasă. De la mijlocul fiecărui interval, de-a lungul axei y, frecvența relativă este reprezentată W \u003d m / N, unde m este numărul de dimensiuni ale părților care se încadrează în acest interval, N este numărul total de părți din măsura măsurată. lot. Pe baza punctelor obținute se construiește o curbă întreruptă a distribuției reale a dimensiunilor.Cu cât lotul de piese este mai mare, cu atât curba întreruptă devine mai netedă, iar în aspectul ei se apropie de curba legii distribuției normale (curba Gauss) Fig. 3.3 Pe grafic, denumirile X d min și X d max determină valorile maxime și minime admisibile ale limitelor de dimensiune sau toleranță controlate, valoarea specificată de constructor. Regiunile A iși B i corespund valorii unei căsătorii corectabile și ireparabile, iar valoarea a i definește decalajul centrului de grupare a dimensiunilor în raport cu mijlocul câmpului de toleranță. Curba de distribuție normală este simetrică față de axa corespunzătoare abscisei M (x) sau X CP, media aritmetică a abaterilor. Media aritmetică a abaterilor se numește centrul de grupare a mărimii sau centrul de dispersie al unei variabile aleatoare.

Fig.3.3

Curba teoretică a împrăștierii de dimensiune normală se extinde în ambele direcții de-a lungul axei absciselor la nesfârșit, apropiindu-se asimptotic de această axă. Pentru calculele teoretice, abaterile limită (atunci când se utilizează legea împrăștierii normale), exprimate în fracțiuni ale abaterii standard, sunt de obicei limitate de valorile și câmpul de împrăștiere 6.

Aria de sub curba distribuției normale, care este în

în zona limitată la 6, este de 99,73% din suprafața totală și doar 0,27% depășesc câmpul de împrăștiere.

Dacă întreaga zonă sub curba de distribuție normală este luată ca 100% sau ca o unitate, atunci aria sa neumbrită va corespunde fracției de abateri ale variabilei aleatoare care se încadrează în intervalul .

Cu o creștere a intervalului de împrăștiere, mai mult decât aria de sub curbă crește ușor, cu o scădere bruscă a zonei de sub curbă

se micsoreaza.

Natura dispersiei dimensiunilor este dezvăluită cel mai clar prin întocmirea așa-numitelor curbe de distribuție. Pentru a obține o curbă de distribuție fiabilă, se recomandă obținerea a cel puțin 200 - 300 de măsurători ale valorilor reale de o dimensiune dată, în multe cazuri, totuși, se pot obține rezultate practic acceptabile cu un număr de măsurători de aproximativ 100.

Numărul de piese care trebuie măsurate pentru a determina abaterea standard depinde de precizia cu care doriți să determinați această abatere.

Din statisticile matematice se știe că eroarea pătratică medie în determinarea valorii pătrate medii este:

unde N este numărul de măsurători, iar E este eroarea în fracții de .

Pentru a obține cu o precizie de 5%, este necesar să se rezolve ecuația

, de unde N 200.

Pentru a determina abaterea standard cu o precizie de 10%, trebuie măsurate 50 de părți.

Forma curbei de distribuție efectivă depinde de procesul de fabricație considerat, de numărul de piese supuse măsurătorilor și de o serie de alți factori.

Diferența dintre dimensiunile maxime ale părților unui lot dat, „câmpul de dispersie” - caracterizează amploarea erorilor aleatorii. Eroarea sistematică, care este constantă în cadrul lotului, nu afectează forma curbei de distribuție - provoacă doar o deplasare a întregii curbe în direcția axei x.

Dacă precizia de producție este afectată de factorii de producție care se schimbă în mod regulat, atunci curba de distribuție normală va fi asimetrică față de centrul de grupare. Construcția și studiul curbelor de distribuție pentru diverse operații ne permit să tragem o serie de concluzii legate de acuratețea prelucrării; și, în primul rând, fac posibilă separarea influenței erorilor sistematice constante de influența erorilor aleatorii.

Mai mult, aceleași studii fac posibilă, în unele cazuri, prezicerea valorii erorilor aleatorii, pe baza lotului de piese examinat mai devreme. O serie de lucrări privind studiul curbelor de distribuție a dimensiunilor pieselor arată

strânsă coincidență a curbelor de distribuție efectivă cu curba de distribuție normală, a cărei ecuație este:

(3.4)

Unde x i sunt coordonatele curente ale curbei,

X este media aritmetică a tuturor valorilor,

(3.5)

Aici … m n- numărul de piese cu abateri, x 1, x 2 .... x n

Abaterea medie pătrată a dimensiunilor este determinată de formulă

(3.7)

În formulele (3.26 și 3.27)

N este numărul total de părți măsurate și

m este numărul de piese cu aceeași abatere de dimensiune.

Dacă distribuţia efectivă a mărimilor (sau abaterilor) este practic

Fig.3.4

se apropie de legea distribuției normale, atunci poate fi caracterizată destul de pe deplin prin valoarea abaterii standard. De aici, se poate deriva o inegalitate obligatorie care raportează valoarea toleranței pentru o dimensiune dată () și valoarea abaterii standard:.

În Fig.3.4. cazul este dat când câmpul de toleranță este egal cu câmpul de dispersie a mărimii, în absența unei erori sistematice cauzate de setările incorecte ale mașinii.

Pentru a obține dimensiunile cerute ale piesei, în procesul de prelucrare, mașina este montată cu așteptarea obținerii unui centru de grupare () în mijlocul câmpului de toleranță. În practică, sunt posibile diferite opțiuni pentru influența factorilor aleatori asupra naturii locației și a mărimii câmpului de dispersie în raport cu câmpul de toleranță. În special, Fig.3.5 și Fig.3.6 prezintă cazuri când centrul de grupare coincide cu mijlocul câmpului

Fig.3.5 Fig.3.6

toleranță și sau . În primul caz, toate piesele îndeplinesc cerințele de precizie de fabricație. În al doilea caz, căsătoria apare ca un A corectabil i, și incorigibil B i. Pentru a exclude posibilitatea unui defect, este necesar să se schimbe procesul tehnologic de prelucrare și, în special, să se schimbe modurile de procesare sau să se utilizeze echipamente mai de înaltă precizie.

Dacă setarea mașinii, pentru a efectua o dimensiune dată, se face cu o eroare de a i, și valoarea Fig.3.7 sau Fig.3.8, atunci apare un defect, corectabil sau ireparabil, sau ambele în același timp.

Fig.3.7 Fig.3.8

Valoarea căsătoriei depinde atât de amploarea erorii sistematice, cât și de procesul de fabricație selectat.

Valoarea erorii sistematice a i determinat de formula

(3.9)

Cuantumul căsătoriei sau numărul de abateri care depășesc limitele câmpului de toleranță va fi determinat de formule.

Aria А А i = 0,5 unde t a = (3,10)

Aria B B i = 0,5 Teorema limită centrală: suma variabilelor aleatoare independente distribuite arbitrar, supuse influenței lor egale, se supune

Denumirea testului: „Metode statistice de management al calității produselor” Destinat studenților specialității: 050732- „Standardizare, metrologie și certificare” Anul I DOT Textul întrebării 1 Cantitativ

TEMA DE STATISTICĂ MATEMATICĂ Date inițiale Se oferă un eșantion mare, a cărui dimensiune este n 00..49 3.548 4.409 5.08 0.39.096 5.4 4.586 4.49.678 4.08 3.993 4.08 3.993 4.8 5.48 .

GOST 23616-79* (ST SEV 4234-83) Grupa Zh02 STANDARDUL DE STAT AL UNIUNII SSR Sistem de asigurare a acurateții parametrilor geometrici în construcție CONTROLUL PRECIZIȚII Sistem de asigurare a preciziei

Lectura. Statistici matematice. Sarcina principală a statisticii matematice este dezvoltarea metodelor de obținere a concluziilor bazate științific despre fenomenele și procesele de masă din date observaționale și experimentale.

MVDubatovskaya Teoria probabilității și statistică matematică Cursul 7 Estimări pe intervale ale parametrilor de distribuție Pentru eșantioane mici, estimările punctuale pot diferi semnificativ de cele estimate

Standardizarea, certificarea și managementul calității în procesele OMD 5 CONTROLUL SELECTIV AL CALITĂȚII PRIVIND CARACTERISTICI CANTITATIVE Rumyantsev MI, prof. dr. tehnologie. Științe, Magnitogorsk, 2006-2013 sub adaptiv

Lucrări practice Prelucrarea și analiza rezultatelor simulării Sarcină. Verificați ipoteza despre acordul distribuției empirice cu distribuția teoretică folosind criteriile Pearson și Kolmogorov

Universitatea Tehnologică de Stat din Volga Departamentul RTiMBS Orientări pentru implementarea lucrărilor de laborator 1 la disciplina „Automatizarea prelucrării experimentale a datelor” Definiție

METODE STATISTICE ALE MANAGEMENTULUI CALITĂȚII PRODUSELOR TERMENI ȘI DEFINIȚII GOST 15895-77 COMITETUL DE STANDARDIZARE ȘI METROLOGIE AL URSS Moscova G

1. Locul disciplinei în structura programului de învăţământ Disciplina „Metode statistice de control şi” este disciplina părţii variabile. Programul de lucru este întocmit în conformitate cu cerințele

EXEMPLU DE SARCINI pentru disciplina: „Metode statistice de control al calității produselor” Sarcina 1. Pentru a afla motivele căsătoriei, a fost întocmit o listă de verificare, pornind de la ipoteza că motivele ar putea fi un lucrător,

Alte IDZ Ryabushko pot fi găsite la http://mathpro.ru/dz_ryabushko_besplatno.html IDZ-8. Găsiți legea de distribuție a variabilei aleatoare specificate X și funcția sa de distribuție F (X). Calculați matematica

UDC 658.512-52 + 621:658.562 CONTROLUL PROCESULUI TEHNOLOGIC DE FABRICAȚIE A SUPPAPEI DE EȘAPARE UTILIZAREA METODELOR STATISTICE N.V. Syreyshchikova Rezultatele implementării sistemului de statistică

CARACTERISTICI ALE PLANIFICAREA OPERAȚIONALĂ ȘI A PRODUCȚIEI ÎN COMPLEXUL DE SUDARE A ȚEVILOR ELECTRICE PENTRU PRODUCȚIA DE ȚEVI CU DIAMETRU MARE (VYKSA) Badikov G.A. Candidat la științe tehnice, profesor asociat al Departamentului IBM-2, statul Moscova

LECȚIA PRACTICĂ 6 „Prelucrarea rezultatelor măsurătorilor cu precizie egală, fără erori sistematice” Lecția este dedicată rezolvării problemelor de calcul al erorilor măsurătorilor cu precizie egală

8. Enunțarea problemei testării ipotezelor statistice Exemplu _kz Luați în considerare problema testării ipotezelor statistice folosind un exemplu. Exemplu _kz (test cu două cozi). Ca urmare a măsurătorilor repetate ale unora

UDC 658.562.64 APLICAREA METODELOR STATISTICE ÎN MANAGEMENTUL CALITĂȚII TABLETELOR Petukhova NA, Kerdyashova IE FSBEI HE „Universitatea de Stat de Arhitectură și Construcții Penza” E-mail: [email protected],

G O D A R S T V E N Y S T A N D A R T S O U Z A S R PANTOFĂ ARMATA ANALIZA PRECIZIȚII ȘI STABILITĂȚII PROCESELOR TEHNOLOGICE. și V GOST 24441-80 Publicație oficială COMITETUL DE STAT URSS

Sub rezerva copiilor de înregistrare. Sistemul de certificare voluntară „Registrul militar” Metodologia de evaluare a eficienței sistemului de management al calității al organizației Moscova 202 Atenție! Acest document este interzis pentru reproducere.

Ministerul Educației al Federației Ruse UNIVERSITATEA TEHNOLOGICĂ DE STAT SIBERIA DE EST Departamentul „Metrologie, standardizare și certificare” CONTROLUL CURENTULUI STATISTIC Metodologic

Sarcini aproximative de pregătire pentru o probă la matematică pe tema „Teoria probabilității și statistică matematică” pentru studenții specialității 270100 semestrul IV Partea 1. Teoria probabilității. 1. Combinatorică.

Institutul de Cercetare din Rusia pentru Certificare (VNIIS) al Standardului de Stat al Rusiei RECOMANDĂRI pentru evaluarea acurateței și stabilității proceselor tehnologice (echipamente) R 506012091 CUPRINS Moscova

Tema: Statistică matematică Disciplina: Matematică Autori: Nefedova GA. (0;0). (5;5) 3. (0;5) 4. (5;5) 5. (0;0).

UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE STAT DE AVIIAȚIE CIVILĂ MOSCOVA Timoșenko, A.N. Kozlov V.V. Trofimov CERTIFICAREA ORGANIZAȚILOR DE FURNIZARE A COMBUSTIBILULUI DE AVIAȚIE METODE ȘI ALGORITMI DE PRELUCRARE

Întreprinderea Unitară Federală de Stat „Institutul de Cercetări Științifice Ural de Metrologie” (FGUP „UNIIM”) RECOMANDARE GOSSTANDARD RUSIA Sistem de stat pentru asigurarea uniformității măsurătorilor

MINISTERUL EDUCAȚIEI ȘI ȘTIINȚEI AL FEDERATIEI RUSE Instituția de învățământ autonomă de stat federală de învățământ superior „UNIVERSITATEA POLITEHNICĂ DE CERCETARE NAȚIONALĂ TOMSK”

GOST R 50779.2196 STANDARDUL DE STAT AL ORGANIZAȚIEI RUSE METODE STATISTICE REGULI DE DETERMINARE ȘI METODE DE CALCUL AL CARACTERISTICILOR STATISTICE DIN EȘANȚĂ DE DATE Partea 1. DISTRIBUȚIA NORMALĂ

Elemente de statistică matematică. Exemplu. Pentru a determina acuratețea dispozitivului de măsurare, a cărui eroare sistematică este aproape zero, au fost efectuate cinci măsurători independente, rezultatele

Elemente de statistică matematică Statistica matematică face parte din disciplina matematică generală aplicată „Teoria probabilității și statistica matematică”, totuși,

Scoala Superioara de Antreprenoriat „Teoria Probabilitatii si Statistica Matematica” Sarcini de control Pentru studentii catedrei corespondenta Tver 2011

MINISTERUL EDUCAȚIEI ȘI ȘTIINȚEI AL FEDERATIEI RUSE UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE STAT NIZHNY NOVGOROD

Populația și eșantionul Estimări punctuale și proprietățile lor Teorema limită centrală Media eșantionului, varianța eșantionului Populație Populația set de toate

UTILIZAREA METODELOR STATISTICE ÎN MANAGEMENTUL PROCESULUI Zherep N.S., Dvadnenko M.V. Universitatea Tehnologică de Stat Kuban Krasnodar, Rusia UTILIZAREA METODELOR STATISTICE ÎN PROCES

Ministerul Educației al Republicii Belarus EE „Universitatea Tehnologică de Stat Itebsk” 6. Elemente de statistică matematică. Departamentul de Matematică Teoretică și Aplicată. 90 80 70 60

Sarcina 1. CALCULUL PARAMETRILOR DE ATERIZARE Calculați parametrii de aterizare Ø56G7/h6; scrieți toate tipurile de desemnări ale abaterilor maxime de dimensiuni pe desenele de proiectare și de lucru; calcula gabaritele pentru verificare

LA CHESTIUNEA CONTROLULUI STABILITĂȚII MĂSURĂTORILOR ÎN LABORATORELE DE ÎNCERCĂRI Kasimova N.V. Instituția de învățământ superior bugetară de stat federală „Statul Orenburg

distribuție exponențială. 1) Repartizarea r.v. X este supus legii exponențiale cu parametrul 5. Notați și calculați M X DX. f x Distribuția exponențială cu un parametru are o densitate de probabilitate:

STANDARDUL DE STAT AL UNIUNII SSR METODE STATISTICE ALE MANAGEMENTULUI CALITĂȚII PRODUSELOR TERMENI ȘI DEFINIȚII GOST 1589577 COMITETUL DE STANDARDIZARE ȘI METROLOGIE AL URSS Moscova STANDARD DE STAT AL UNIUNII

Secțiunea: Teoria probabilității și statistică matematică Tema: Estimări statistice ale parametrilor de distribuție Lector Pakhomova E.G. 05 5. Estimări statistice punctuale ale parametrilor de distribuție Statistică

Estimarea parametrilor 30 5. ESTIMAREA PARAMETRILOR GENERALI 5.. Introducere

Cursul 5. Indicatori de variație Principalii indicatori de variație Variația valorilor unei trăsături prezintă cel mai mare interes în studiul fenomenelor și proceselor socio-economice. Volatilitatea variației,

(ISO 1886-90) INTERNAȚIONAL ST A N D A R T V O L O C N A S T E C L CARBON ȘI PENTRU BEST Planuri de control al acceptarii statistice Publicație oficială

STANDARDUL DE STAT AL REPUBLICII BELARUS STB GOST R 50779.44-2003 Metode statistice

Subiect: Statistici Sarcina a fost descărcată de pe site-ul MatBuroru.SARCINA Datele sunt disponibile pentru o selecție mecanică de 6% a magazinelor companiei comerciale în funcție de valoarea activelor fixe (miliard de ruble): 4,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7, 1,5 4,7

2 Cuprins 1 Domeniul de aplicare... 4 2 Scop.... 4 3 Referințe normative... 4 4 Termeni, definiții și abrevieri... 5 5 Controlul tehnic, principalele sale funcții... 5 6 Organizarea și desfășurarea controlului

IN SI. Gnatyuk, 4 Capitolul 4 Paragraful 4 4.4. Evaluarea adecvării modelării Evaluarea adecvării modelului dinamic adaptiv al consumului de energie tehnocenoză include două proceduri principale. Primul este

Lucrări de curs „Cercetarea fiabilității sistemelor” Lucrările de curs ar trebui să conțină următoarele secțiuni. Introducere. Concepte de bază ale fiabilității sistemului.Teoria probabilității (sarcini 7.0 7.80) ... Teoreme de multiplicare

INTRODUCERE ÎN STATISTICĂ Întrebări: 1. Conceptul de statistică 2. Statistica ca știință 3. Datele statistice 4. Etapele cercetării statistice Cuvântul „statistică” provine din cuvântul latin „status” poziție

Standardul de stat al Federației Ruse REGULI CONCRETE PENTRU CONTROLUL FORȚEI GOST R 18105-2008 Cuprins Domeniul de aplicare..2 Referințe normative.2 Termeni și definiții 3 1. Dispoziții de bază 5 2. Determinarea rezistenței

UNIVERSITATEA TEHNICĂ DE STAT DE LA MOSCOVA numită după N.E. BAUMANA SP Erkovich APLICAREA ANALIZEI DE REGRESIUNE ŞI CORELATIE PENTRU STUDIUL DEPENDENŢELOR ÎN PRACTICA FIZICĂ. Moscova, 994.

Standardizarea, certificarea și managementul calității în procesele OMD 2 ANALIZA OPORTUNITĂȚILOR ȘI MANAGEMENTUL PROCESULUI TEHNOLOGIC Rumyantsev M.I., prof. dr. tehnologie. științe, 2006-2013 sub ediția adaptivă

STUDIUL REGULARITĂȚILOR STATISTICE ALE DEZIDREI RADIOACTIVE Lucrări de laborator 8 Scopul lucrării: 1. Confirmarea caracterului aleator, statistic al proceselor de dezintegrare radioactivă a nucleelor ​​.. Familiarizare

Mustafaeva D.G., Mustafaev M.G. CREȘTEREA EFICIENȚEI PROCESELOR DE PRODUCȚIE 7.7. PRINCIPIILE METODOLOGICE ȘI SISTEMOTO-TEHNICE DE CREȘTERE A EFICIENȚEI FUNCȚIONĂRII ȘI ORGANIZARII PRODUCȚIEI

Sub rezerva copiilor de înregistrare. Sistemul de certificare voluntară „Registrul militar” Metodologia de evaluare a maturității sistemului de management al calității al organizației Moscova 2016 Cuvânt înainte Sistemul de certificare voluntară „Militar

Statistica matematică este o știință care se ocupă cu metodele de prelucrare a datelor experimentale obținute ca urmare a observațiilor unor fenomene aleatorii. În acest caz se rezolvă următoarele sarcini: ü descrierea fenomenelor