Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 8.694-2010; Страница 56

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 52196-2011 Изделия колбасные вареные. Технические условия Cooked sausage items. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на мясные продукты - вареные колбасные изделия (колбасы, сосиски, сардельки, шпикачки, колбасные хлебы), выпускаемые в охлажденном виде, предназначенные для непосредственного употребления в пищу и приготовления различных блюд и закусок) ГОСТ Р ИСО/ТС 10303-1033-2011 Системы автоматизации производства и их интеграция. Представление данных об изделии и обмен этими данными. Часть 1033. Прикладной модуль. Внешняя модель Industrial automation systems and integration. Product data representation and exchange. Part 1033. Application module. External model (Настоящий стандарт определяет прикладной модуль «Внешняя модель». В область применения настоящего стандарта входит определение трехмерного геометрического представления, содержимое которого предоставляется во внешнем файле) ГОСТ Р 52335-2005 Продукция винодельческая. Термины и определения Wine products. Terms and definitions (Настоящий стандарт устанавливает термины и определения понятий в области производства винодельческой продукции)
Страница 56
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 8.6942010
Приложение А
(справочное)
Статистические подходы
А.1 Однофакторный дисперсионный анализ
Рассмотрен случай наличия а групп, каждая из которых содержит п, членов. В идеальном случав число
членов в группах должно бьпь равным, но на практике зто бывает не всегда. Следует отметить, что. чем совокуп
ность результатов измерений менее полная, тем хуже качество оценок.
Разброс результатов измерений может быть выражен через суммы квадрата отклонений, известные также
как «суммы квадратов». Эти суммы квадратов выражают отклонения на разных (иерархических) уровнях в дис
персионном анализе [28]. Так называемые средние квадраты, полученные в ходе развернутой программы, могут
быть преобразованы в дисперсии следующим образом:
®wllun
=М§я1Мп.
(А.1)
_1
eIn 2,
По =
а - 1
In ,
si
По
(А.2)
где
( А З )
Если недостающие данные отсутствуют, то л0 становится равным п. Представленный механизм допускает
описать разброс результатов измерений различными составляющими неопределенности. При отсутствии каких-
либо межгрупповых влияний ожидается, что s\ равно нулю. Если вследствие различных причин, связанных с
экспериментом, значение sj отрицательное, то его приравнивают к нулю.
Пример При исследовании однородности между экземплярами sA соответствует стандартно
му отклонению между экземплярами s^. В этом случае каждый экземпляр рассматриваю как группу.
А.2 Случайные эффекты иерархического эксперимента: двухфакторный дисперсионный анализ
Эту модель применяют при использовании результатов измерений для подтверждения однородности, а
также для оценки значения аттестуемой характеристики материала СО. Эта схема эксперимента проиллюст
рирована на рисунке А1 для конкретного случая межлабораторных исследований. Если эксперимент предпола
гает использование нескольких методик (методов) измерений, то план эксперимента, может быть общим.
Результаты измерений могут быть выражены в виде уравнения
* * =/< * А + в ,+ *>.(А.4)
где х» к-й результат измерения величины в экземпляре образца }, представленный методикой измерений
и/или лабораторией г.
А, погрешность методики измерений и’или лаборатории г.
Щ погрешность результата измерений j-A исследуемой пробы, полученного по конкретной методике из
мерений и’или конкретной лабораторией i;
ер погрешность результата измерения.
Оценивают следующие параметры: среднее значение результатов измерений, рассчитанное из совокупно
сти результатов измерений, межлабораторное стандартное отклонение sL, стандартное отклонение результатов
измерений величины между экземплярамии стандартное отклонение повторяемости s,. Перечисленные
параметры связаны с указанными выше видами погрешности следующим образом:
(А.5)
(А.6)
48