Управление качеством. Способы оценки технологических процессов

где Кi – частные показатели качества,

П – знак произведения.

В свою очередь частные показатели определяют как

где Кф – фактический уровень качества,

Кэ – уровень лучшего образца (эталона).

При комплексной оценке качества п

родукции может быть также использован средний взвешенный арифметический показатель, когда усредняемые исходные относительные показатели Кi сравнительно мало отличаются друг от друга:

, (2.7)

где Кi – частный относительный показатель качества;

Wi – коэффициенты весомости показателей (определяются экспертно).

Если величина сводного показателя качества будет больше единицы, то можно сделать вывод, что рассматриваемый образец продукции лучше по качеству базового образца.

Гораздо чаще для оценки уровня качества пользуются методом относительных линейных оценок. При этом интегральная оценка уровня качества находится по формуле:

, (2.8)

где Кфi – фактический уровень качества,

Кэi – эталонный (нормативный) уровень.

Формула (2.6) может быть использована также для оценки нестабильности технологического процесса, при этом формула для расчета сводного показателя нестабильности (Кн) принимает следующий вид:

, (2.9) AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

где Кнi – фактические параметры процесса,

Рнi – нормативные (заданные технологическим регламентом) параметры;

i – число параметров;

n – число замеров.

Рассмотренные подходы могут быть использованы и в задачах, когда необходимо дать сводную оценку качества работы предприятия с учетом многих показателей. Для их применения необходимым условием является наличие нормативных (эталонных) значений, с которыми можно сравнивать фактические уровни показателей.

Пример 1. По методике обобщенной оценки качества Госстандарта России проверить соответствие качества электроламп эталону. Средняя продолжительность горения электроламп определенной мощности, изготовленных предприятием 420 часов. Эталонное значение срока службы 450 часов. Коэффициент полезного действия имеет эталонное значение 20 лм / Вт, а фактический коэффициент 19 лм / Вт.

Фактический уровень качества производимых электроламп на 11,3% ниже эталонного.

Пример 2. Имеются данные об уровнях качества однотипных автоматических стиральных машин, изготовленных фирмами «Веста» («Вятка-Алёнка») и «Аристон» по паспортным данным. Дать сравнительную оценку уровней качества станков, если определенные экспертным путем коэффициенты весомости каждого фактора составляют соответственно 0,31, 0,29, 0,03, 0,07, 0,3.

Показатель качества стиральной машины	Единицы измерения	«Алёнка»	«Аристон»
Расход воды на цикл основной стирки
Время самого продолжительного цикла стирки при 90 0С при заливке только холодной воды
Потребляемая мощность
Гарантийный срок годности

С целью определения относительного уровня качества стиральных машин, рассчитывается сводный коэффициент качества по методике, предложенной профессором В.А. Трапезниковым. При расчете коэффициентов учитывается также характер показателей. Для «позитивных» показателей, с увеличением значений которых качество повышается, выбирают формулу (2.4), а для «негативных» показателей, с увеличением значений которых качество продукции снижается, используют обратную формулу.

Относительный уровень качества автоматической стиральной машины марки «Аристон» на 11% выше уровня качества автоматической стиральной машины марки «Вятка-Алёнка».

Пример 3. Имеются данные о результатах измерений концентрируемых параметров технологического процесса в течение рабочей смены.

По технологическому регламенту нормативные значения составляют: давление – 100 кПа, кислотность – 6,0.

Определить методом относительных линейных оценок сводный относительный показатель неустойчивости технологического процесса.

Номер замера	Давление	Кислотность	Сумма относительных отклонений

В процессе механической обработки заготовки, любым технологическим процессом, на точность её изготовления влияет достаточно большое количество различных факторов. Так, например, при обработке деталей на станке участвуют станок, приспособление для установки и закрепления деталей и режущего инструмента, режущий инструмент, сами обрабатываемые детали, настройщик оборудования, окружающая среда и т.д. В силу действия различных производственных факторов непрерывно меняются и показатели конечного результата выбранного технологического процесса.

Поэтому, несмотря на то, что детали изготавливают при помощи одного и того же технологического процесса, при постоянных режимах обработки и в автоматическом режиме, т.е без участия человека, все они отличаются друг от друга и от расчётного «идеального» прототипа. Такое явление называется рассеиванием случайной величины, в частности точности изготовления выходных параметров детали.

Для анализа точности изготовления деталей, выбранным технологическим процессом, применяются различные методы, позволяющие учитывать влияние различных производственных факторов. К таким методам относятся: метод непосредственного наблюдения или метод точечных диаграмм, аналитический и статистический методы.

В производстве наиболее часто применяется метод точечных диаграмм , который позволяет определить влияние закономерно изменяющихся факторов на точность изготовления. Метод требует достаточно большого количества наблюдений и применяется в крупносерийном производстве.

Аналитический метод требует математического описания всех первичных факторов влияющих на погрешность обработки, метод достаточно трудоёмкий и применяется в отдельных случаях.

Статистический метод основан на положениях теории вероятности и математической статистики. Из теории вероятностей известно, что если рассеяние какой либо величины (размера, шероховатостей поверхности, твёрдости материала и т.д.) зависит от совокупного действия многих факторов одного порядка величин, являющихся случайными, независящими или слабо зависящими один о другого, то рассеяние подчиняется закону нормального распределения или закону Гаусса.

Теоретический закон нормального распределения в системе координат, в которой начало совпадает с осью симметрии кривой Рис. З.2 или со средним значением отклонения, выражается формулой

Y = j(х) = е - (3.2)

где - средне квадратичное отклонение случайной величины;

- частота, отвечающая значению х .

Для анализа точности выбранного технологического процесса производят измерение фактических размеров партии деталей и строят кривую распределения.

Разность между минимальным и максимальным фактическими размерами

измеренных деталей разбивают на равные интервалы.

Определяют количество размеровдеталей в каждом Рис.3.2

интервале.

Построение кривой производят в следующей последовательности. По оси абсцисс откладывают поле рассеивания размеров, которое определяется как разность между фактическим максимальным и минимальным размерами Х ф.мах – Х ф.мин. = 6, в выбранном масштабе. Из середины каждого интервала, по оси ординат, откладывают относительную частоту W = m /N , где m– количество размеров деталей попавших в данный интервал, N – общее количество деталей в измеряемой партии. По полученным точкам строят ломанную кривую фактического распределения размеров.Чем больше партия деталей тем плавнее становится ломанная кривая, и по своему виду приближается к кривой закона нормального распределения (кривой Гаусса) Рис.3.3 .На графике обозначения X д min и Х д. max определяют допустимые max и min значения контролируемого размера или границы допуска, величина заданная конструктором. Области А i и Б i соответствуют величине исправимого и неисправимого брака, а величина а i определяет смещение центра группирования размеров относительно середины поля допуска. Кривая нормального распределения симметрична относительно оси, соответствующей абсциссе М(х) или Х СР, среднеарифметическое значение отклонений. Среднеарифметическое значение отклонений называют центром группирования размеров или центром рассеяния случайной величины.

Рис.3.3

Теоретическая кривая нормального рассеяния размеров простирается в обе стороны вдоль оси абсцисс беспредельно, асимптотически приближаясь к этой оси. Для теоретических расчётов предельных отклонений (при использовании закона нормального рассеяния), выражаемые в долях среднеквадратичного отклонения , ограничивают обычно величинами или полем рассеивания 6.

Площадь под кривой закона нормального распределения, находящаяся в

в зоне ограниченной 6, составляет 99,73% от всей площади и только 0,27% выходят за пределы поля рассеивания.

Если всю площадь под кривой нормального распределения принять за 100% или за единицу, то её незаштрихованная площадь будет соответствовать доле отклонений случайной величины, которая укладывается в интервал .

При увеличении интервала рассеивания более площадь под кривой увеличивается незначительно, при уменьшении до площадь под кривой резко

сокращается.

Характер рассеивания размеров наиболее наглядно выявляется путем составления так называемых кривых распределения. Для получения надежной кривой распределения рекомендуется получить не менее 200 – 300 замеров фактических величин данного размера, во многих случаях, однако, практически допустимые результаты могут быть получены при числе замеров около 100.

Количество деталей, подлежащих измерению для определения среднеквадратичного отклонения, зависит от точности, с которой необходимо определить это отклонение.

Из математической статистики известно, что среднеквадратичная ошибка при определении среднеквадратичного значения равна:

где N – количество измерений, а Е – ошибка в долях от .

Для получения с точностью 5%, надо решить уравнение

, откуда N 200.

Для определения среднеквадратичного отклонения с точностью 10%, надо измерить 50 деталей.

Вид кривой фактического распределения зависит от рассматриваемого технологического процесса изготовления, количества деталей подвергаемых измерениям и ряда других факторов.

Разница между предельными размерами деталей данной партии, «поле рассеивания» - характеризует величину случайных погрешностей. Систематическая погрешность, постоянная в пределах партии, на форму кривой распределения влияния не оказывает – она вызывает лишь смещение всей кривой в направлении оси абсцисс.

В случае, если на точность изготовления влияют закономерно изменяющиеся производственные факторы, то кривая нормального распределения будет несимметрична относительно центра группирования. Построение и исследование кривых распределения для различных операций позволяют сделать ряд выводов, относящихся к точности обработки; и в первую очередь дают возможность отделять влияние постоянных систематических ошибок от влияния ошибок случайных.

Далее те же исследования позволяют в ряде случаев предсказывать значение случайных погрешностей, основываясь на обследованной ранее партии деталей. Ряд работ по исследованию кривых распределения размеров деталей показывает

близкое совпадение фактических кривых распределения с кривой нормального распределения, уравнение которой имеет вид:

(3.4)

где х i – текущие координаты кривой,

Х- средняя арифметическая из всех величин,

(3.5)

здесь …m n - число деталей с отклонениями, х 1 ,х 2…. х n

Среднее квадратное отклонение размеров, определяется по формуле

(3.7)

В формулах (3.26 и3.27)

N – общее число измеренных деталей, а

m – число деталей с одинаковым отклонением размеров.

Если фактическое распределение размеров (или отклонений) практически

Рис.3.4

близко подходит к закону нормального распределения, то оно может быть достаточно полно охарактеризовано величиной среднего квадратичного отклонения. Отсюда может быть выведено обязательное неравенство, связывающее величину допуска на данный размер () и величину среднего квадратичного отклонения:.

На Рис.3.4. приведён случай, когда поле допуска равно полю рассеивания размеров, при отсутствии систематической погрешности, вызванной неправильной настройкой станка.

Для получения требуемых размеров детали, в процессе механической обработки, настройка станка производится с расчетом получения центра группирования () в середине поля допуска. На практике возможны различные варианты влияния случайных факторов на характер расположения и величину поля рассеивания относительно поля допуска. В частности, на Рис.3.5 и Рис.3.6 приведены случаи, когда центр группирования совпадает с серединой поля

Рис.3.5 Рис.3.6

допуска, а или . В первом случае все детали соответствуют требованиям точности изготовления. Во втором случае появляется брак, как исправимый А i , так и неисправимый Б i . Для исключения возможности появления брака необходимо изменить технологический процесс обработки, и в частности, поменять режимы обработки или использовать более высокоточное оборудование.

В случае, если настройка станка, на выполнение заданного размера, произведена с погрешностью а i , а величина Рис.3.7 или Рис.3.8, то появляется брак исправимый или неисправимый, или тот и другой одновременно.

Рис.3.7 Рис.3.8

Величина брака зависит как от величины систематической погрешности, так и от выбранного технологического процесса изготовления.

Величина систематической погрешности а i определится по формуле

(3.9)

Величина брака или количество отклонений, выходящих за границы поля допуска определится по формулам.

Площадь А А i = 0,5 где t a = (3.10)

Площадь Б Б i = 0,5 Центральная предельная теорема: сумма произвольно распределенных независимых случайных величин при условии одинакового их влияния подчиняется

Название теста: «Статистические методы управления качеством продукции» Предназначено для студентов специальности: 050732- «Стандартизация, метрология и сертификация» 1 курс ДОТ Текст вопроса 1 Количественные

ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ по МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ Исходные данные Задана большая выборка, объем которой п 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 3.889.3 5.59 9.377.644

ГОСТ 23616-79* (СТ СЭВ 4234-83) Группа Ж02 ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР Система обеспечения точности геометрических параметров в строительстве КОНТРОЛЬ ТОЧНОСТИ System for ensuring the accuracy of

Лекция. Математическая статистика. Основной задачей математической статистики является разработка методов получения научно обоснованных выводов о массовых явлениях и процессах из данных наблюдений и экспериментов.

МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 7 Интервальные оценки параметров распределения Для выборок малого объема точечные оценки могут значительно отличаться от оцениваемых

Стандартизация, сертификация и управление качеством в процессах ОМД 5 ВЫБОРОЧНЫЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ПО КОЛИЧЕСТВЕННЫМ ПРИЗНАКАМ Румянцев М.И., профессор., канд. техн. наук, Магнитогорск, 2006-2013 под адаптивной

Практическая работа Обработка и анализ результатов моделирования Задача. Проверить гипотезу о согласии эмпирического распределения с теоретическим распределением с помощью критериев Пирсона и Колмогорова-

Поволжский государственный технологический университет Кафедра РТиМБС Методические указания к выполнению лабораторной работы 1 по дисциплине «Автоматизация обработки экспериментальных данных» Определение

Г О С У Д А Р С Т В Е Н Н Ы Й С Т А Н Д А Р Т С О Ю З А С С Р СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГОСТ 15895-77 КОМИТЕТ СТАНДАРТИЗАЦИИ И МЕТРОЛОГИИ СССР Москва Г

1. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина «Статистические методы контроля и» является дисциплиной вариативной части. Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями

ПРИМЕРНЫЕ ЗАДАЧИ к дисциплине: «Статистические методы контроля качества продукции» Задача 1. С целью выяснения причин брака составлен контрольный листок в предположении, что причинами могут быть рабочий,

Другие ИДЗ Рябушко можно найти на странице http://mathpro.ru/dz_ryabushko_besplatno.html ИДЗ-8. Найти закон распределения указанной случайной величины X и ее функцию распределения F (X). Вычислить математическое

УДК 658.512-52 + 621:658.562 УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ВЫПУСКНОГО КЛАПАНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ Н.В. Сырейщикова Приведены результаты внедрения системы статистического

ОСОБЕННОСТИ ОПЕРАТИВНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В ТРУБОЭЛЕКТРОСВАРОЧНОМ КОМПЛЕКСЕ ПРОИЗВОДСТВА ТРУБ БОЛЬШОГО ДИАМЕТРА (г. ВЫКСА) Бадиков Г.А. к.т.н., доцент кафедры ИБМ-2,.Московский государственный

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ 6 «Обработка результатов равноточных измерений, свободных от систематических погрешностей» Занятие посвящено решению задач по расчѐту погрешностей равноточных измерений Погрешности

8. Постановка задачи проверки статистических гипотез Пример _кз Задачу проверки статистических гипотез рассмотрим на примере. Пример _кз (двусторонний критерий). В результате многократных измерений некоторого

УДК 658.562.64 ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ТАБЛЕТОК Петухова Н.А., Кердяшова И.Е. ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет архитектуры и строительства» E-mail: [email protected],

Г О С У Д А Р С Т В Е Н Н Ы Й С Т А Н Д А Р Т С О Ю З А С С Р ОБУВЬ АРМЕЙСКАЯ АНАЛИЗ ТОЧНОСТИ И СТАБИЛЬНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ. и V ГОСТ 24441-80 Издание официальное ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР

Подлежит учету экз. Система добровольной сертификации «Военный Регистр» Методика оценки результативности системы менеджмента качества организации Москва 202 г. Внимание! Данный документ запрещен к тиражированию.

Министерство образования Российской Федерации ВОСТОЧНО-СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра «Метрология, стандартизация и сертификация» СТАТИСТИЧЕСКИЙ ТЕКУЩИЙ КОНТРОЛЬ Методическое

Примерные задания для подготовки к зачету по математике по теме «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов специальности 270100 4 семестр 1 часть. Теория вероятностей. 1.Комбинаторика.

Всероссийский научноисследовательский институт сертификации (ВНИИС) Госстандарта России РЕКОМЕНДАЦИИ по оценке точности и стабильности технологических процессов (оборудования) Р 506012091 СОДЕРЖАНИЕ Москва

Тема: Математическая статистика Дисциплина: Математика Авторы: Нефедова Г.А.. Точечная оценка параметра равна 5. Укажите, какой вид может иметь интервальная оценка:. (0;0). (5;5) 3. (0;5) 4. (5;5) 5. (0;0).

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ А.Н. Тимошенко, А.Н. Козлов В.В. Трофимов СЕРТИФИКАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИЙ АВИАТОПЛИВООБЕСПЕЧЕНИЯ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ Учебно-методическое

Федеральное государственное унитарное предприятие "Уральский научноисследовательский институт метрологии" (ФГУП "УНИИМ") ГОССТАНДАРТА РОССИИ РЕКОМЕНДАЦИЯ Государственная система обеспечения единства измерений

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ГОСТ Р 50779.2196 ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРАВИЛА ОПРЕДЕЛЕНИЯ И МЕТОДЫ РАСЧЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПО ВЫБОРОЧНЫМ ДАННЫМ Часть 1. НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Элементы математической статистики. Пример. Для определения точности измерительного прибора, систематическая ошибка которого практически равно нулю, было произведено пять независимых измерений, результаты

Элементы математической статистики Математическая статистика является частью общей прикладной математической дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика», однако задачи, решаемые ею, носят

Высшая школа предпринимательства «Теория вероятностей и математическая статистика» Контрольные задания Для студентов заочного отделения Тверь 2011 МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Генеральная совокупность и выборка Точечные оценки и их свойства Центральная предельная теорема Выборочное среднее, выборочная дисперсия Генеральная совокупность Генеральная совокупность множество всех

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССАМИ Жереп Н.С., Двадненко М.В. Кубанский государственный технологический университет Краснодар, Россия THE USE OF STATISTICAL METHODS IN PROCESS

Минестерство образования Республики Беларусь УО «итебский государственный технологический университет» 6. Элементы математической статистики. Кафедра теоретической и прикладной математики. 90 80 70 60

Задание 1. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ ПОСАДКИ Рассчитать параметры посадки Ø56G7/h6; написать все виды обозначения предельных отклонений размеров на конструкторских и рабочих чертежах; рассчитать калибры для проверки

К ВОПРОСУ О КОНТРОЛЕ СТАБИЛЬНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ В ИСПЫТАТЕЛЬНЫХ ЛАБОРАТОРИЯХ Касимова Н.В. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Оренбургский государственный

Показательное распределение. 1) Распределение с.в. X подчинено показательному закону с параметром 5. Записать вычислить M X DX. f x Показательное распределение с параметром имеет плотность вероятности:

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГОСТ 1589577 КОМИТЕТ СТАНДАРТИЗАЦИИ И МЕТРОЛОГИИ СССР Москва ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА

Раздел: Теория вероятностей и математическая статистика Тема: Статистические оценки параметров распределения Лектор Пахомова Е.Г. 05 г. 5. Точечные статистические оценки параметров распределения Статистическое

Оценка параметров 30 5. ОЦЕНКА ГЕНЕРАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ 5.. Введение Материал, содержащийся в предыдущих главах, можно рассматривать как минимальный набор сведений, необходимых для использования основных

Лекция 5. Показатели вариации Основные показатели вариации Вариация значений признака представляет наибольший интерес при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Вариация колеблемость,

(ИСО 1886-90) М Е Ж Г О С У Д А Р С Т В Е Н Н Ы Й С Т А Н Д А Р Т В О Л О К Н А С Т Е К Л Я Н Н Ы Е, У Г Л Е Р О Д Н Ы Е И А С БЕ С Т О В Ы Е Планы статистического приемочного контроля Издание официальное

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ СТБ ГОСТ Р 50779.44-2003 Статистические методы ПОКАЗАТЕЛИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОЦЕССОВ Основные методы расчета Статыстычныя метады ПАКАЗЧЫКI МАГЧЫМАСЦЯЎ ПРАЦЭСАЎ

Тема: Статистика Задача скачана с сайта MatBuroru ЗАДАНИЕ Имеются данные 6%-ного механического отбора магазинов торговой фирмы по стоимости основных фондов (млрд руб): 4,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7,1,5 4,7

2 Содержание 1 Область применения... 4 2 Цель.... 4 3 Нормативные ссылки... 4 4 Термины, определения и сокращения... 5 5 Технический контроль, его основные функции... 5 6 Организация и проведение контроля

В.И. Гнатюк, 4 Глава 4 Параграф 4 4.4. Оценка адекватности моделирования Оценка адекватности динамической адаптивной модели электропотребления техноценоза включает две основные процедуры. Первая заключается

Курсовая работа «Исследование надежности систем» Курсовая работа должна содержать следующие разделы. Введение. Основные понятия надежности систем.. Теория вероятности (задачи 7.0 7.80)... Теоремы умножения

ВВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИКУ Вопросы: 1. Понятие статистики 2. Статистика как наука 3. Статистические данные 4. Этапы статистического исследования Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» положение

Государственный стандарт РФ БЕТОНЫ ПРАВИЛА КОНТРОЛЯ ПРОЧНОСТИ ГОСТ Р 18105-2008 Содержание Область применения..2 Нормативные ссылки.2 Термины и определения 3 1. Основные положения 5 2. Определение прочности

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Н.Э. БАУМАНА С.П.Еркович ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО И КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ФИЗИЧЕСКОМ ПРАКТИКУМЕ. Москва, 994.

Стандартизация, сертификация и управление качеством в процессах ОМД 2 АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ И УПРАВЛЯЕМОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА Румянцев М.И., проф., канд. техн. наук, 2006-2013 под адаптивной редакцией

ИЗУЧЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ РАДИОАКТИВНОГО РАСПАДА Лабораторная работа 8 Цель работы: 1. Подтверждение случайного, статистического характера процессов радиоактивного распада ядер.. Ознакомление

Мустафаева Д.Г., Мустафаев М.Г. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ 7.7. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И СИСТЕМОТЕХНИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИО- НИРОВАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ

Подлежит учету экз. Система добровольной сертификации «Военный Регистр» Методика оценки зрелости системы менеджмента качества организации Москва 2016 г. Предисловие Система добровольной сертификации «Военный

Математическая статистика наука, занимающаяся методами обработки экспериментальных данных, полученных в результате наблюдений над случайными явлениями. При этом решаются следующие задачи: ü описание явлений