Проверяемый текст
Пашков, Павел Игоревич. Разработка методики статистического управления технологическими процессами на основе исследования взаимодействия показателей качества (Диссертация 2008)
[стр. 133]

(II.7) где f(x~)dx предполагаемая вероятность попадания в г'-й ^>*■i.
интервал, Р? = ~ соответствующее эмпирическое значение.
Если величина А>3, то эмпирическое распределение не соответствует теоретическому, если А<3, то эмпирическое распределение соответствует теоретическому.
Если полученное распределение ПК сложного
процесса не подпадает ни под один известный закон распределения, то этот процесс не находится в статистически управляемом состоянии.
Соответственно, прежде чем применять методику статистического управления сложными
процессами следует' устранить специальные причины вариаций, воздействующие на процесс.
Для всех законов распределения в рамках статистического управления сложными
процессами особенно важны две величины математическое ожидание (М) и дисперсия (D).
Существующие коэффициент ассиметрии распределения и эксцесс, могут применяться при необходимости.
В таблице
2.2.3 приведены формулы расчета математического ожидания и дисперсии для всех используемых в данной работе распределений.
Таблица 2.2.3.
Значения математического ожидания и дисперсии для используемых распределений № Название распределения Математическое ожидание — — Дисперсия 1 Биноминальное М = пр D = пр(1 р ) 2 Пуассона М = пр
11 *5 3 Полиномиальный М — wpi D=npj(]-pJ 4 Нормальный М--~д D=(P Т.к.
собранные в ходе изучения сложного
процесса анализируемые данные представляют собой целевую выборку, то необходимо учесть неизбежно возникающие погрешности, учитываемые в данной работе с 133
[стр. 63]

63 г _у(Р?-Р^2 L р? ' i=l 1 (II.7) где Р?=Г1 f(x)dx предполагаемая вероятность попадания в /-Й интервал, -Ч-1 Pl = “ соответствующее эмпирическое значение.
Если величина А>3, то эмпирическое распределение не соответствует теоретическому, если А<3, то эмпирическое распределение соответствует теоретическому.
Если полученное распределение ПК сложного
технологического процесса не подпадает ни под один известный закон распределения, то этот процесс не находится в статистически управляемом состоянии.
Соответственно, прежде чем применять методику статистического управления сложными
технологическими процессами следует устранить специальные причины вариаций, воздействующие на процесс.
Для всех законов распределения в рамках статистического управления сложными
технологическими процессами особенно важны две величины математическое ожидание (М) и дисперсия (D).
Существующие коэффициент ассиметрии распределения и эксцесс, могут применяться при необходимости.
В таблице
2.3 приведены формулы расчета математического ожидания и дисперсии для всех используемых в данной работе распределений [84,87].
Таблица 2.3.
Значения математического ожидания и дисперсии для используемых распределений № Название распределения Математическое ожидание Дисперсия 1 Биноминальное М = пр D = пр(1 р) 2 Пуассона М = пр
D = пр 3 Полиномиальный М = npi D=npi(l-pi) 4 Нормальный М=р D=a Т.к.
собранные в ходе изучения сложного
технологического процесса анализируемые данные представляют собой целевую выборку, то необходимо

[Back]