Проверяемый текст
Пашков, Павел Игоревич. Разработка методики статистического управления технологическими процессами на основе исследования взаимодействия показателей качества (Диссертация 2008)
[стр. 136]

Рис.
2.2.3.
Схема установления зависимости между ПК и определения ключевого показателя качества
процесса.
В качестве критерия выбора подгруппы ПК, оказывающей наибольшее влияние, предложено1 отношение среднего квадратического отклонения (или математического ожидания) и коэффициента регрессии i-ro ПК подпроцесса к стандартному квадратическому отклонения (или математическому ожиданию) ПК сложного
процесса.
В дальнейшем данное отношение будет называться коэффициента вклада ПК.
Данный коэффициент, рассчитывающийся для математического ожидания и дисперсии как:
к * t-L « 100%; (II.12) • • М, к ЪЖ * 100% (11.13) Подгруппа ПК, которая характеризуется максимальным коэффициентом вклада, оказывает наибольшее влияние на разброс ПК сложного процесса.
зависимости от исследуемого свойства распределения ПК.
136
[стр. 66]

66 технологического процесса.
Эта цель достигается с помощью алгоритма, изображенного на рисунке 2.4.
Первым этапом является выделение, группы ПК распределение, которой оказывает наибольшее влияние на параметры распределения (на математическое ожидание или дисперсию), исследуемого ПК выхода сложного технологического процесса.
Рисунок 2.4.
Схема установления зависимости между ПК и определения ключевого показателя качества
В качестве критерия выбора подгруппы ПК, оказывающей наибольшее влияние, предложено1 отношение среднего квадратического отклонения (или математического ожидания) и коэффициента регрессии i-ro ПК подпроцесса к стандартному квадратическому отклонения (или математическому ожиданию) ПК сложного технологического процесса.
В дальнейшем данное отношение будет называться коэффициента вклада ПК.
Данный коэффициент, рассчитывающийся для математического ожидания и дисперсии как:
Mxiai + bi ------*100%; (П.12) В зависимости от исследуемого свойства распределения ПК.

[Back]