Оценка качества статистическая

При разработке плановых индексов качества берутся действующие ГОСТы, ОСТы, ТУ, СТП планы производства по номенклатуре и ассортименту данные экспертных оценок качества, статистического и экономического анализа [c.38]

Оценка качества смеси. В процессе смешивания в рабочем объеме смесителя происходит взаимное перемещение частиц разных компонентов, находящихся до перемешивания раздельно илн в неоднородно внедренном состоянии. В результате перемещений возможно бесконечное разнообразие расположения частиц в рабочем объеме смесителя. В этих условиях соотношение компонентов в микрообъемах смеси —величина случайная, поэтому большая часть известных методов оценки однородности (качества) смеси основана на методах статистического анализа. Для упрощения расчетов все смеси условно считают двухкомпонентными, состоящими из так называемого ключевого компонента и условного, включающего все остальные компоненты смесей. Подобный прием позволяет оценивать однородность смеси параметрами распределения одной случайной величины — содержанием ключевого компонента в пробах смеси. В качестве ключевого компонента обычно выбирают такой компонент, который либо легко анализировать, либо распределение его в смеси особенно важно по техническим требованиям, [c.228]

Статистическая оценка качества признака представлена вероятностью принадлежности неизученных объектов, обладающих этим признаком, к классу У - [c.260]

За основу оценки качества материала принимают коэффициент вариации прочности. Для металлов значения этого коэффициента колеблются в пределах 0,25...0,2. Малые значения этого коэффициента указывают на высокое качество материала. Значения, указываемые в стандартах прочности материалов, отличаются от средних значений, определяемых статистически, поэтому [c.59]

Статистический контроль качества —это такая система, с помощью которой на основе небольшой доли только что выработанной продукции осуществляется анализ ее качества. В зависимости от результатов анализа решают, какие меры следует предпринять для поддержания уровня качества в заданных пределах для всей продукции. Задачами статистического контроля являются обнаружение и предупреждение брака оперативная оценка качества выпускаемой продукции (одной или нескольких партий) определение качества продукции, произведенной за определенный отрезок времени (месяц, квартал, год) и оценка ее динамики. Статистический контроль позволяет сократить затраты, повысить надежность и точность контроля. Этим объясняется его широкое использование. [c.93]

ГОСТ 25997-83, Сварка металлов плавлением. Статистическая оценка качества по результатам неразрушающего контроля. [c.288]

Однако и это является весьма важным вкладом в решение проблемы, так как создает стартовую основу при работе статистическим методом. Составив все возможные триплетные соотношения между сильными отражениями и отобрав небольшую группу базовых отражений (из числа наиболее сильных и дающих наибольшее число триплетов), мы можем обойтись без процедуры задания случайных начальных фаз базовым отражениям, а попытаться определить их экспериментально. Начальные фазы остальных сильных отражений определятся из статистических соотношений по формулам (52) и (68). При этом отпадает и последующая процедура оценки качества разных вариантов начальных фаз по интегральным критериям типа Yi и 2о. Имеется лишь один вариант [c.148]

При конкретных вычислениях ошибок косвенных измерений в качестве предельно допустимых ошибок аргументов берут такие значения Ьх1. пр, чтобы вероятность для абсолютной ошибки любого т-то измерения т превзойти бx . пр была достаточна малой. Отсюда следует, что предельные оценки имеют статистический характер, хотя он и не проявляется в явной форме. Часто за значение 6x1, пр принимают единичную или удвоенную цену наименьшего деления прибора, предназначенного для измерения аргумента Хг. [c.119]

Для статистической оценки качества смешения важное значение имеет понятие [c.111]

Статистическая оценка качества [c.107]

Статистическая оценка качества 111 [c.111]

В связи с этим рассмотрены [303] возможности применения статистических методов для установления гидродинамических закономерностей при течении жидкости сквозь пористое тело, оценки качества фильтрования с закупориванием пор, описания распределения частиц по размерам и получения геометрических параметров слоев беспорядочно уложенных твердых частиц. [c.25]

Обработка данных нескольких методов, применяемых для контроля ответственных изделий, сопоставление их результатов и итоговая оценка качества изделий. Решение статистических задач по анализу качества продукции за определенный период времени контроля, оптимизация норм разбраковки, установление возможных причин брака. [c.38]

Используемые преобразователи щелевого типа позволяют изменять в пределах 1. .. 3° угол ввода ультразвуковых колебаний. Шарнирная подвеска установки обеспечивает постоянство положения преобразователей относительно сварного шва. Подъем и опускание преобразователей осуществляется элементами механизма слежения. Результаты контроля фиксируются на диаграммной ленте самописца блока статистической оценки качества сварного шва. [c.647]

Оценка качества смешения производится по статистическим критериям, сущность которых заключается в сравнении статистических характеристик реальной смеси с характеристиками идеальной смеси. Принимается, что вероятность присутствия в отобранной пробе частиц диспергируемой фазы равна плотности биноминального распределения. Генеральная дисперсия рас- [c.55]

Анализ существующих методов оценки качества перемешивания показал, что статистические критерии в силу ограниченности возможностей аппарата классической математической статистики непригодны для решения этой задачи, и поэтому необходимо использовать теорию множеств [32, 35]. Опираясь на понятие емкостной размерности множества, можно определить предельное отклонение и дисперсию концентрации /-го компонента в пробе от заданного (среднего) значения концентрации Д в смеси (табл. 6Л. 7.1). [c.336]

Оценка качества смешения производится статистической обработкой данных, полученных при анализе проб, отобранных от массы готовой смеси. Объем одной пробы должен быть значительно меньше всего объема оцениваемой смеси. [c.166]

Смешение расплавов полимеров в подавляющем большинстве случаев относится к категории ламинарного смешения. Оценка качества смешения производится по статистическим критериям, сущность которых состоит в сравнении фактического распределения с распределением случайной смеси. [c.196]

При использовании статистических критериев следует уделять особое внимание правильному определению числа частиц в пробе, так как это число оказывает доминирующее воздействие на значение а . Проиллюстрируем сказанное примером. Оценка качества смешения саженаполненного каучука СКИ-13 с серой производилась по концентрации серы, определяемой в 12 случайных пробах по 0,1 г каждая. Содержание серы в 1 кг смеси — 6,2 г. Выборочная дисперсия, найденная по данным химического анализа, в этом случае была равна s = 2,72-10 г . [c.207]

В статистической теории активных поверхностей скрыты весьма большие возможности, ждущие своего исследователя. Совершенно очевидно, что однородность или неоднородность поверхности, а для неоднородных поверхностей — тип распределения, имеет хотя и це непосредственное отношение к оценке качества контактов. Применяемые для этого в лучших работах величины экспериментально наблюдаемых констант скоростей и энергий активаций не дают достаточно полной характеристики катализатора. Единообразие участков при оптимальных значениях кинетических и адсорбционных констант является преимуществом, но в этом случае велика вероятность несовпадения свойств контакта с желаемыми, что влечет за собой полное отсутствие активности. Напротив, для широко неоднородных поверхностей значительно больше вероятность того, что хотя одна какая-нибудь группа участков будет обладать желаемыми свойствами. Такие поверхности должны быть менее чувствительными и более устойчивыми к влиянию ядов Между однородными и широко неоднородными поверхностями должна быть существенная для сложных реакций разница в специфичности. [c.124]

Каждому физическому измерению присуща некоторая погрешность, которая в лучшем случае может быть снижена лишь до ка-кого-то приемлемого уровня. Определение величины этой погрешности нередко представляет сложную задачу, требующую от исследователя дополнительных усилий, изобретательности и интуиции. Тем не менее этой работой нельзя пренебрегать, так как результаты анализа, выполненного с неизвестной степенью надежности, не имеют научной ценности. Напротив, не очень точный результат может оказаться весьма важным, если с высокой степенью надежности можно установить пределы возможных ошибок. К сожалению, не существует простого общего приема абсолютно точной оценки качества экспериментальных результатов. Поэтому нет ничего удивительного в том, что обработка результатов нередко представляет задачу не меньшей сложности, чем их получение. Эта работа включает изучение литературы, калибровку прибора, дополнительные эксперименты, специально разработанные для выявления причин возможных ошибок, и статистический анализ данных. Следует признать, что на каждом этапе также возможны ошибки. В конечном счете исследователь может лишь оценить возможную достоверность измерения чем опытнее исследователь, тем более строгими и менее оптимистичными становятся подобного рода суждения. [c.54]

Отбираемые на анализ пробы, по которым производится статистическая оценка качества смеси, должны быть представительными, т. е. иметь такой вес, чтобы случайные отклонения в них соотношения компонентов не затушевывали общую картину распределения вещества по объему контролируемой смеси. [c.46]

Показатели точности, вводимые в стандарты, должны быть правильными и статистически обоснованными. В противном случае они могут стать причиной снижения достоверности результатов испытаний, увеличить вероятность допуска ошибок при контроле качества продуктов, т. е. привести к забракованию кондиционной продукции и пропуску некондиционной. В обоих случаях ошибочная оценка качества сопровождается отрицательными последствиями это неоправданные расходы на облагораживание кондиционной продукции в первом случае, а во втором — ущерб, связанный с применением некондиционной продукции и соответственно увеличением риска потребителя. [c.186]

Развитие аппаратурных методов неразрушающего контроля в известной мере устраняет возможность субъективной оценки качества изделия по внешнему виду, так как при разработке этих методов опираются на количественные (статистические) зависимости между физико-механическими показателями и измеряемыми параметрами [12, 75, 122]. Наибольшее распространение получили методы неразрушающего контроля, основанные на применении ультразвука, рентгеновских и гамма-лучей, коронного разряда, вихревых токов и др. [c.177]

При оценке качества поверхности подложек с помощью статистических средних значений следует помнить, что одно число может дать только очень неполное описание текстуры поверхности. Малые величины могут маскировать наличие глубоких царапин (деталь S на рис. 5), которые впоследствии могут вызвать разрывы в осажденных тонких пленках. Таким же образом в величинах RMS или АА не отражены волнистость поверхности или плоскостность, хотя оба эти свойства для фотолитографии очень важны. Наконец, оба метода имеют некоторую неопределенность, так как поверхностные профили, имеющие одинаковые амплитуды, но различные периоды, имеют одни и те же средние величины. При оценке качества профиля поверхности подложки необходимо учитывать и такие факторы, как радиус наконечника щупа (он обычно равен 1,2—2,5 мкм), который ограничивает разрещение по вертикали и различные усиления, использованные по вертикали и горизонтали. [c.510]

Статистический анализ полученных уравнений регрессии, включающий проверку адекватности по / -критерию и оценку качества аппроксимации (при уровне значимости 9=0,05) [89], показал, что во всех случаях, за исключением уравнения деформации разрыва, уравнения адекватны результатам эксперимента или эффективны, т. е. дают приемлемую погрешность. [c.156]

Во многих работах предлагаются различные критерии оценки качества смеси, причем наиболее распространенные из них основаны на использовании статистических -величин. Однородность смеси характеризуется, например, следующей [2, 84] величиной [c.87]

В качестве доказательства целесообразности использования величины деформационного воздействия как критерия эффективности процесса смешения могут служить данные, представленные в [7, с. 18]. Сопоставление расчетных значений деформации сдвига с экспериментально определяемыми статистическими критериями качества смешения указывает на существование между ними корреляционной зависимости. Анализ зависимостей указывает на их качественную аналогию как для различных материалов, так и методов оценки качества смешения (микроскопический, диэлектрический, ультразвуковой и т. д.). [c.7]

Способы контроля качества могут быть оперативными и расширенными. В первый вид, оперативный, включают методы, для которых время от момента отбора пробы до получения заключения о качестве смешения не превышает длительности цикла смешения во второй, расширенный, — те методы, которые позволяют получить более полную оценку качества материала, но- из-за больших затрат времени и объемов испытаний применяются только для статистического контроля. [c.196]

Чрезвычайно полезно использование метода Монте-Карло для проверки различных теорий, дающих приближенную статистическую трактовку той или иной модели. Сопоставление с опытом в данном случае часто непоказательно, так как трудно оценить относительную роль ошибок, обусловленных приближенным характером модели и приближенным сгюсобом обработки модели. В то же время метод Монте-Карло может дать строгий результат для рассматриваемой модели. Так, результаты, полученные по методу Монте-Карло для системы твердых шариков, послужили критерием оценки качества суперпозиционного приближения, интегральных уравнений Перкуса — Йевика, ги-перцепного и др. В настоящее время методом Монте-Карло исследован ряд систем с потенциалом взаимодействия Леннард-Джонса (в частности, жидкий аргон) и получены результаты, хорошо согласующиеся с экспериментом. Изучены некоторые системы, образованные частицами несферической формы, полярными молекулами, приведены расчеты для одной из самых сложных жидкостей — воды. Широко используется метод Монте-Карло для расчетов модели Изинга, рассмотренной в предыдущей главе, и других моделей. С развитием машинной вычислительной техники этот метод получает все более широкое применение. [c.395]

В принципе в ходе градуировки все вычислительные процедуры можно обойти, используя графические методы. Однако только численные методы позволяют количественно оценить воспроизводимость результатов и адекватность модели. Если градуировочная модель задана, то с помощью статистических методов можно найти как величины входящих в нее коэффициентов, так и ряд других величин, полезных для оценки качества градуировки. Обхций подход состоит в том, что выбирается конкретная модель (например, какая-либо из 12.2-1-12.2-4 или более сложная), и, после вычисления ее коэффициентов, она проверяется на адекватность. Если оказьшается, что данная модель не подходит, проверяют другую, обычно более сложную. [c.468]

Для оценки достоверности результатов аналитических ощ>еделений следует учитывать реальные возможности используемого метода или методики. В качестве статистических критериев щ)и этом может служить, натфимер, стандартное отклонение или доверительный интервал. Если такие сведения отсутствуют, недостоверность 1финимают равной 1 в последней значащей цифре. [c.55]

В простейших вариантах на поле графика наносят теоретически рассчитанную кривую и экспериментальные точки или же теоретическую и экспериментальную кривые. По степени их расхождения судят о строгости теоретической модели. Иногда при наличии надежной теории графическое сравнение может быть использовано для оценки качества эксперимента. Как и при оценке погрешностей, начинающие часто полагают, что расхождение теории и эксперимента на 20—30 % слишком велико. В действительности же такое совпадение часто может считаться удовлетворительным. Однако есть ситуации, когда расхождение такого порядка должно настораживать, особенно если оно возникает лишь при определенных значениях независимой переменной (рис. 34). Вообще, случаи существенного изменения расхождений в интервале изменения независимой переменной должны всегда внимательло анализироваться. Величина допустимого расхождения должна быть тщательно оценена. (Правильный подход к оценке расхождения должен основываться на статистических критериях.) [c.168]

Величины отношений констант определяются на основании экспериментальных данных с использованием метода численной минимизации суммы квадратов отклонений рассчитанных выходов продуктов в зависимости от их экспериментальных значений. Для оценки качества получаемых продуктов предпочтительно использовать статистические методы. Например, зависи-м)сть октанового числа от параметров процесса может быть представлена в виде полйнома второй степени. [c.31]

Качество воды обусловливается совокупностью растворенных в ней минеральных и органических веществ, газов, коллоидов, взвешенных веществ и наличием микроорганизмов. Требования к качеству воды для хозяйственно-бытового водоснабжения предписываются государственными и международными стандартами. В нашей стране ГОСТ на питьевую воду был впервые введен в 1937 г. Развитие промышленности, совершенствование методов обработки воды, забота о здоровье советских людей способствовали совершенствованию стандарта, определяющего качество питьевой воды. Действовавший с 1954 г. ГОСТ 2874—54 в связи с требованием времени был пересмотрен и с 1975 г. введен на питьевую воду более строгий и совершенный ГОСТ 2874—73. Для этого ГОСТа характерным является комплексный подход к оценке качества воды. Его созданию предшествовала большая работа химиков, медиков, микробиологов, которые на основе санитарно-микробио-логических, санитарно-токсикологических и клинико-статистических данных установили предельно допустимые концентрации химических соединений, уточнили уровень отдельных показателей качества воды. Использование новых реагентов при обработке воды, [c.64]

Обычно в задачах управления динамический объект находится под влиянием стохастических (случайных) воздействий. Оценки их статистических характеристик определяются на стадии предпроект-ного обследования действующих производств и используются в качество критериев при 1Юделировании случайных сигналов. Указанное моделирование ос ествляется с помощью многоканального генератора белого шума и ряда формирующих льтров, обеспечивающих заданные статистические характеристики сигналов. [c.4]

Идеальной называют смесь, в любой точке которой вероятность присутствия калодого ко.мпонента остается постоянной. В мнкрообъемах перемешиваемой массы возможно бесконечное разнообразие взаимного расположения частиц компонентов. В этих условиях их соотношение в произвольной точке смеси—величина случайная. Поэтому большинство современных критериев оценки качества смеси (степень смешения) основаны на методах статистического анализа. [c.86]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология