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 24153-2012; Страница 7

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р ИСО 22514-1-2012 Статистические методы. Управление процессами. Часть 1. Основные принципы (Настоящий стандарт устанавливает общие принципы анализа воспроизводимости и пригодности производственных процессов. Такой анализ позволяет составить представление о состоянии процесса при необходимости анализа его воспроизводимости или при определении соответствия продукции производственного процесса или оборудования установленным требованиям. Такая ситуация является очень распространенной при контроле качества, когда целью исследования является некоторая часть представленной на приемку продукции. Такие исследования также могут быть использованы, когда необходимо решение относительно готовой продукции или при решении других задач. Приведенные в стандарте методы универсальны и применимы во многих ситуациях) 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) ГОСТ Р 50779.46-2012 Статистические методы. Управление процессами. Часть 4. Оценка показателей воспроизводимости и пригодности процесса (В настоящем стандарте установлены наиболее применимые показатели воспроизводимости и пригодности процесса, а так же методы оценки индексов воспроизводимости и пригодности в случае нормального, логнормального и других распределений наблюдаемой характеристики)
Страница 7
Страница 1 Untitled document
ГО С Т Р ИСО 24153— 2012
3 Термины, определения и обозначения
В настоящем стандарте применены термины по ИСО 3534-1, ИСО 3534-2. ИСО 3534-3. а также следу
ющие термины с соответствующими определениями.
3.1 Термины и определения
3.1.1 кластер (cluster): Часть совокупности (3.1.6). представляющей собой объединение непересека-
ющихся групп выборочных единиц (3.1.13). выделенная в соответствии с установленным правилом.
(ИСО 3534-2:2006.1.2.28]
3.1.2 кластерный отбор (duster sampling): Отбор выборки (3.1.12). при котором отбирают случайные
выборки (3.1.8) из кластеров (3.1.1). и все отобранные выборочные единицы (3.1.13) объединяют в общую
выборку (3.1.11).
[ИСО 3534-2:2006.1.3.9]
3.1.3 изменение порядка, полная перестановка (derangement complete permutation). Такая пере
становка элементов набора” , при которой ни один элемент не остается на своем исходном месте (напри
мер. набор цифр (3 ,1 .2 ) представляет собой полную перестановку элементов набора {1.2.3}).
3.1.4 контролируемая партия (lot): Определенная часть совокупности (3.1.6). составленная для
выборочного контроля и отражающая свойства совокупности.
П р и м е ч а н и е Целями выборочного контроля могут быть, например, определение оценки среднего
некоторой характеристики или принятие решения о приемке или отклонении партии.
[ИСО 3534-2:2006.1.2.4]
3.1.5 многостадийный отбор (multistage sampling): Отбор (3.1.12), при котором выборку (3.1.11) от
бирают в несколько приемов (стадий), выборочные единицы (3.1.13) на каждой стадии отбирают из более
крупных выборочных единиц, отобранных на предыдущей стадии.
П р и м е ч а н и е Многостадийный отбор выборки отличается от многокритериального отбора выборки.
Многокритериальный отбор выборки представляет собой отбор выборки в соответствии с несколькими критерия ми
одновременно.
[ИСО 3534-2:2006.1.3.10]
3.1.6 совокупность (population): <reference> Множество всех исследуемых единиц.
[ИСО 3534-2:2006.1.2.1]
3.1.7 псевдонсзависимый случайный отбор выборки (pseudo-independent random sampling): О т
бор выборки (3.1.12). при котором выборку (3.1.11) из л выборочных единиц (3.1.13) отбирают из совокупно
сти (3.1.6) в соответствии с таблицей случайных чисел или компьютерным алгоритмом,
разработанным таким образом, что каждая из возможных комбинаций по
п
выборочных единиц имеет
установленную веро ятность отбора (см. также 4.4).
3.1.8 случайная выборка (random sample): Выборка (3.1.11), отобранная с помощью случайного
отбора выборки (3.1.9).
3.1.9 случайный отбор выборки (random sampling): Отбор выборки (3.1.12), при котором выборку
(3.1.11) из
п
выборочных единиц (3.1.13) отбирают из совокупности (3.1.6) таким образом, что все возмож
ные комбинации по
п
выборочных единиц имеют равную вероятность быть отобранными.
[ИСО 3534-2:2006.1.3.5]
3.1.10 рандомизация (randomization): Процесс, с помощью которого единицы набора размещают в
случайном порядке.
П р и м е ч а н и е Если изсовокупности (3.1.6), состоящей из натуральных чисел от 1до
п.
извлекать числа
случайным образом (т. е. таким способом, при котором все числа имеют одинаковые шансы быть отобранными)
одно за другим без возвращения, пока совокупность не будет исчерпана, то порядок отбора чисел называют
случайным или рандомизированным.
Если эти л чисел связаны с л различными объектами или обработками, которые устанавливают в соответ
ствии с порядком этих
п
чисел, то порядок объектов или обработок называют случайным или рандомизиро
ванным.
Набор конечное множество элементов.
2