Григорович М.: ГУП Издательство "Нефть и газ" РГУ нефти и газа им.
И.М. Губкина, 2000. - 184 с.
Применение методов математической статистики – эффективный путь в повышении качества выпускаемой продукции. Не случайно многие ведущие зарубежные фирмы, особенно японские, уделяют огромное внимание обучению персонала статистическим методам управления и контроля, рассматривая эти методы как надежный инструмент, помогающий обеспечить выпуск высококачественной и конкурентоспособной продукции.
Академия проблем качества РФ в течение многих лет проводит в жизнь идею организации системы профессионального непрерывного образования и подготовки научных кадров в области качества. Основу этой системы должен составить уникальный отечественный опыт, накопленный за многие годы. Актуальной в связи с этим является проблема создания учебно- методической литературы. Предлагаемым пособием авторы стремились частично восполнить этот пробел.
В книге сделана попытка обобщить накопленный авторами многолетний опыт применения статистических методов, в основе которых лежат методические разработки наших ученых. Приводятся примеры решения различных задач, взятые из опыта авторов, связанные с управлением качеством в автоматизированном производстве.
Пособие будет полезно инженерно-техническим работникам, занимающимся внедрением статистических методов управления качеством в производство.
Студентам и аспирантам технических специальностей книга может
оказать существенную помощь в подготовке дипломных и диссертационных работ.
Оглавление
Введение
1. Краткие сведения из теории вероятностей и математической статистики
1.1. Случайное событие. Вероятность случайного события
1.2. Случайное событие. Вероятность случайного события
1.3. Числовые характеристики случайных величин
1.4. Основные свойства математического ожидания и дисперсии
1.5. Основные понятия выборочного метода
1.6. Доверительный интервал. Доверительная вероятность
2. Методика определения закона и параметров распределения
случайной величины
2.1. Выравнивание эмпирического распределения по нормальному закону (закону Гаусса)
2.2. Проверка гипотезы о законе распределения
2.3. Рекомендации по выбору критериев согласия
2.4. Выравнивание по закону Максвелла при исходном двумерном распределении
2.5.Выравнивание по закону модуля разности
2.6. Выравнивание по закону равной вероятности
2.7. Композиция законов распределения
3. Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (МНК)
3.1. Подбор параметров линейной функции
3.2. Подбор параметров параболы второго порядка
4. Анализ результатов эксперимента с помощью статистических критериев
4.1. Проверка равенства двух выборочных средних
4.2. Проверка равенства двух выборочных дисперсий
4.3. Проверка гипотезы равенства ряда дисперсий
4.4. Проверка гипотезы равенства ряда средних
4.5. Оценка точности, надежности. Выбор числа наблюдений при вычислении параметров распределения.
4.6 Метод исключения грубых ошибок наблюдения
5. Методика корреляционно -регрессионного анализа
5.1 Понятие о корреляционных связях между двумя переменными
5.2 Методика корреляционно- регрессионного анализа при линейной взаимосвязи между двумя переменными
5.3. Расчет прямолинейного уравнения регрессии и коэффициента корреляции при ограниченном числе опытов
5.4. Понятие о множественной корреляции
5.4.1. Порядок расчета коэффициентов корреляции и вывода уравнения регрессии
5.4.2. Методика корреляционно-регрессионного анализа при линейной взаимосвязи между несколькими переменными
5.5 Функциональная корреляция
6. Планирование экстремального эксперимента
6.1. Основные понятия и определения выборочного метода
6.2. Выбор модели
6.3. Полный факторный эксперимент
6.4. Дробный факторный эксперимент
6.5. Рандомизация опытов
6.6. Оптимизация функции отклика
6.7. Принятие решений после построения модели
7. Информационные методы обработки эксперимента
7.1. Информационный метод подбора закона распределения случайной величины
7.2. Анализ точности и стабильности технологических процессов
7.3. Моделирование технологических процессов
7.4. Программное обеспечение информационных методов обработки результатов эксперимента
Литература
Приложения
Применение методов математической статистики – эффективный путь в повышении качества выпускаемой продукции. Не случайно многие ведущие зарубежные фирмы, особенно японские, уделяют огромное внимание обучению персонала статистическим методам управления и контроля, рассматривая эти методы как надежный инструмент, помогающий обеспечить выпуск высококачественной и конкурентоспособной продукции.
Академия проблем качества РФ в течение многих лет проводит в жизнь идею организации системы профессионального непрерывного образования и подготовки научных кадров в области качества. Основу этой системы должен составить уникальный отечественный опыт, накопленный за многие годы. Актуальной в связи с этим является проблема создания учебно- методической литературы. Предлагаемым пособием авторы стремились частично восполнить этот пробел.
В книге сделана попытка обобщить накопленный авторами многолетний опыт применения статистических методов, в основе которых лежат методические разработки наших ученых. Приводятся примеры решения различных задач, взятые из опыта авторов, связанные с управлением качеством в автоматизированном производстве.
Пособие будет полезно инженерно-техническим работникам, занимающимся внедрением статистических методов управления качеством в производство.
Студентам и аспирантам технических специальностей книга может
оказать существенную помощь в подготовке дипломных и диссертационных работ.
Оглавление
Введение
1. Краткие сведения из теории вероятностей и математической статистики
1.1. Случайное событие. Вероятность случайного события
1.2. Случайное событие. Вероятность случайного события
1.3. Числовые характеристики случайных величин
1.4. Основные свойства математического ожидания и дисперсии
1.5. Основные понятия выборочного метода
1.6. Доверительный интервал. Доверительная вероятность
2. Методика определения закона и параметров распределения
случайной величины
2.1. Выравнивание эмпирического распределения по нормальному закону (закону Гаусса)
2.2. Проверка гипотезы о законе распределения
2.3. Рекомендации по выбору критериев согласия
2.4. Выравнивание по закону Максвелла при исходном двумерном распределении
2.5.Выравнивание по закону модуля разности
2.6. Выравнивание по закону равной вероятности
2.7. Композиция законов распределения
3. Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (МНК)
3.1. Подбор параметров линейной функции
3.2. Подбор параметров параболы второго порядка
4. Анализ результатов эксперимента с помощью статистических критериев
4.1. Проверка равенства двух выборочных средних
4.2. Проверка равенства двух выборочных дисперсий
4.3. Проверка гипотезы равенства ряда дисперсий
4.4. Проверка гипотезы равенства ряда средних
4.5. Оценка точности, надежности. Выбор числа наблюдений при вычислении параметров распределения.
4.6 Метод исключения грубых ошибок наблюдения
5. Методика корреляционно -регрессионного анализа
5.1 Понятие о корреляционных связях между двумя переменными
5.2 Методика корреляционно- регрессионного анализа при линейной взаимосвязи между двумя переменными
5.3. Расчет прямолинейного уравнения регрессии и коэффициента корреляции при ограниченном числе опытов
5.4. Понятие о множественной корреляции
5.4.1. Порядок расчета коэффициентов корреляции и вывода уравнения регрессии
5.4.2. Методика корреляционно-регрессионного анализа при линейной взаимосвязи между несколькими переменными
5.5 Функциональная корреляция
6. Планирование экстремального эксперимента
6.1. Основные понятия и определения выборочного метода
6.2. Выбор модели
6.3. Полный факторный эксперимент
6.4. Дробный факторный эксперимент
6.5. Рандомизация опытов
6.6. Оптимизация функции отклика
6.7. Принятие решений после построения модели
7. Информационные методы обработки эксперимента
7.1. Информационный метод подбора закона распределения случайной величины
7.2. Анализ точности и стабильности технологических процессов
7.3. Моделирование технологических процессов
7.4. Программное обеспечение информационных методов обработки результатов эксперимента
Литература
Приложения