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 22.12.2025 по 28.12.2025
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р ИСО 22514-1-2012; Страница 10

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р ИСО 18436-7-2012 Контроль состояния и диагностика машин. Требования к квалификации и оценке персонала. Часть 7. Термография (Настоящий стандарт устанавливает требования к квалификации и оценке компетентности персонала, выполняющего работы по контролю состояния и диагностированию машин с использованием инфракрасной термографии) ГОСТ Р ИСО 24153-2012 Статистические методы. Процедуры рандомизации и отбора случайной выборки (Настоящий стандарт устанавливает процедуры рандомизации и случайного отбора выборки. Представленные в стандарте процедуры охватывают методы, предусматривающие применение технических средств, таблиц случайных чисел, компьютерных программ. Для компьютерных программ приведены общее описание соответствующего алгоритма и текст программы. В настоящем стандарте представлены не все возможные способы применения процедур случайного отбора выборки и рандомизации и не все возможные стратегии отбора выборки и определения объема выборки. В соответствующих ситуациях следует использовать стандарты, перечисленные во введении) ГОСТ Р ИСО 28640-2012 Статистические методы. Генерация случайных чисел (В настоящем стандарте установлены методы генерации случайных чисел, подчиняющихся равномерному и другим законам распределения, используемых при применении метода Монте-Карло. В настоящий стандарт не включены криптографические методы генерации случайных чисел. Настоящий стандарт будет полезен в первую очередь:. - научным работникам, технологам и специалистам в области систем управления, использующим статистическое моделирование;. - специалистам в области математической статистики, использующим рандомизацию при разработке методов статистического контроля качества продукции и процессов, планирования экспериментов и обработки данных;. - математикам, разрабатывающим сложные процедуры оптимизации с использованием метода Монте-Карло, разработчикам программного обеспечения при создании алгоритмов генерации псевдослучайных чисел)
Страница 10
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р ИСО 22514-12012
Пример 2 Для другого (ненормального) распределения границы опорного интервала могут
быть оценены с помощью вероятностной бумаги (например, логнормальной), выборочных оценок ко
эффициентов эксцесса и асимметрии или с помощью методов, установленных в ISO/TR 22514-4.
П р и м е ч а н и е 1 — Опорный интервал представляют в виде (XQ135%. Хэоаб5%). длина интервала равна
разности квантилей (Х9986S%. - Х0 13S*).
П р и м е ч а н и е 2 Термин «опорный интервал» используют только при определении индекса пригод
ности процесса (см. 2.2.3. примечания 1.2 и 3) и индекса воспроизводимости процесса (см. 2.3.6. примечания 1.2 и
3). Опорный интервал иногда ошибочно называют «естественным интервалом» характеристики продукции.
П р и м е ч а н и е 3 — Для нормального распределения длина опорного интервала равна шести среднек-
вадратическим отклонениям (6о) или (6S). если оценку о определяют по выборке.
П р и м е ч а н и е 4 Для других распределений длину опорного интервала можно оценить с помощью со
ответствующего программного обеспечения, вероятностной бумаги (например, логнормальной) или на основе вы
борочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии.
П р и м е ч а н и е 5 Квантиль (или фрактиль) указывает точку деления функции распределения в долях
единицы, а процентиль в процентах.
П р и м е ч а н и е 6 Адаптированное определение по ИСО 3534-2:2006. 2.5.7.
2.1.28верхняя доля несоответствующих единиц по характеристике продукции, ри (upper
fraction nonconforming of the product characteristic, pu): Доля распределения значений характеристи
ки (2.1.23), превышающих верхнюю границу поля допуска U (2.1.12).
Пример Для нормального распределения со средним ц и стандартным отклонением a
где Ф функция нормированного нормального распределения.
П р и м е ч а н и е Адаптированное распределение по ИСО 3534-2:2006. 2.5.4.
2.1.29 нижняя доля несоответствующих единиц по характеристике продукции, pL (lower
fraction nonconforming of the product characteristic,
pLy.
Доля распределения значений характеристики
продукции (2.1.23). не превосходящих нижней границы поля допуска L (2.1.13).
Пример Для нормального распределения со средним ц и стандартным отклонением о
где Ф функция нормированного нормального распределения.
П р и м е ч а н и е Адаптированное определение по ИСО 3534-2:2006, 2.5.5.
2.1.30 доля несоответствующих единиц по характеристике продукции, р. (fraction noncon
forming of the product characteristic, pt). Сумма верхней (2.1.28) и нижней (2.1.29) долей несоответствую
щих единиц по характеристике продукции
где Ф функция нормированного нормального распределения.
П р и м е ч а н и е Адаптированное определение по ИСО 3534-2:2006. 2.5.6.
2.2 Термины, относящиеся к пригодности процесса. Параметр и индексы
2.2.1условия пригодности процесса (performance conditions): Точно установленные внешние
условия, при которых проведена оценка пригодности процесса, когда статистическая стабильность про
цесса не подтверждена.
5