24
- цепочка размеров линейна;
- цепочка размеров имеет, по крайней мере, четыре звена;
- индивидуальные допуски являются величинами одного порядка;
- распределения индивидуальных размеров цепочки известны.
Очевидно, что некоторые из этих требований могут быть выполнены только тогда, когда изготовление рассматриваемых компонентов может контролироваться и постоянно отслеживаться. В случае изделий, находящихся в стадии разработки, при применении статистического установления допуска следует руководствоваться опытом и инженерными знаниями.
4.12.5. Примеры применения
Теорию статистического назначения допусков обычно применяют при сборке частей, для которых допуски суммируются, или в случаях с простым вычитанием допусков (например, вал и отверстие). Отрасли промышленности, которые используют статистическое назначение допусков: машиностроение, электроника и химическая промышленность. Теорию также применяют в компьютерном моделировании для определения оптимальных допусков.
4.13. Анализ временных рядов
4.13.1. Предмет анализа
Анализ временных рядов - это семейство методов для изучения совокупности наблюдений, сделанных последовательно во времени. Методы анализа временных рядов используют в следующих прикладных задачах:
- обнаружение запаздывания типичных фрагментов графика при статистическом исследовании коррелированности каждого наблюдения с непосредственно предшествующим ему наблюдением для каждого следующего один за другим периода запаздывания;
- обнаружение типичных фрагментов графика, которые являются циклическими или сезонными, для исследования причинных факторов в прошлом, которые могут повлиять на будущее;
- применение статистических методов для прогнозирования будущих наблюдений или для анализа причинных факторов, которые внесли наибольший вклад в изменения временного ряда.
Методы анализа временных рядов могут включать в себя простые «тренд-карты». В настоящем стандарте такие простые графические методы упоминаются в разделе «Описательная статистика» (4.2.1).
4.13.2. Область распространения
Анализ временных рядов используют для описания фрагментов данных временного ряда, для выявления выбросов (т. е. экстремальных значений, достоверность которых должна исследоваться), а также для анализа и внесения изменений, для обнаружения поворотных точек в тренде. Другое использование заключается в совместном анализе фрагментов одного временного ряда с фрагментами других временных рядов и решении задач регрессионного анализа.
Анализ временных рядов используют для прогнозирования будущих значений временных рядов, обычно с заданными верхними и нижними пределами, называемыми «интервалом прогноза». Этот интервал широко используют в задачах управления и часто применяют в автоматизированных процессах. В этом случае вероятностную модель привязывают к предшествующим временным рядам, прогнозируют будущие значения и затем определенные параметры процесса корректируют таким образом, чтобы поддерживать процесс в заданных границах с минимально возможными вариациями.