ГОСТ Р 50779.46-2012; Страница 20

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы

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 26166-84 Обувь повседневная из синтетических и искусственных кож. Технические условия Machine-made foot-wear of artificial and synthetic leather. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на повседневную мужскую и женскую обувь из синтетических и искусственных кож и с комбинированным верхом. Стандарт не распространяется на армейскую обувь) ГОСТ Р 52302-2004 Автотранспортные средства. Управляемость и устойчивость. Технические требования. Методы испытаний Road vehicles. Handling and stability. Technical requirements. Test methods (Настоящий стандарт распространяется на автотранспортные средства (АТС) категорий М, N и О по ГОСТ Р 52051, кроме АТС: - имеющие максимальную скорость менее 40 км/ч; - прицепов-тяжеловозов и полуприцепов-тяжеловозов; - не предназначенных для эксплуатации на дорогах общего пользования)

Страница 20

Страница 1

Untitled document

ГОСТ Р 50779.46— 2012/ISOn-R 22514-4:2007

сывающие данные с помощью некоторого эффективного метода, и наконец выражают квантили распре

деления через полученные параметры этого распределения.

Это аналогично процедуре в случае нормального распределения, где о — оцениваемый пара

метр. а длина интервала (Х99 8в5% - Х0 135%) равна 6о.

Для идентификации соответствующего семейства распределений могут быть полезны различные

виды вероятностной бумаги.

5.6 Альтернативный метод описания и вычисления оценок параметров

воспроизводимости процесса

Основой метода является широко используемые определения Ср и Срк для «идеального процес

са» с нормальным распределением характеристики X, где математическое ожидание р и дисперсии а2

постоянны во времени, а их оценками являются X и S2.

Т а б л и ц а ! — Индексы воспроизводимости процесса и их оценки (нормальное распределение)

ИндексОценка

ги L

AU L

СР6аСР “ -вГ

Г- и

ЧкО - —

С, * 1

Cpk= min (Cpkt, Срк0)Cpk = min (Cpkt. Cpku)

Предполагается, что для «идеального процесса» долгосрочное стандартное отклонение равно

краткосрочному стандартному отклонению.

Если параметры воспроизводимости процесса необходимо распространить на характеристики,

подчиняющиеся другим (ненормальным) распределениям, следует учитывать, что эти параметры пред

назначены для использования в качестве инструментов управления, поскольку отражают соответствие

фактических значений характеристики ее соответствующим допустимым границам. Поэтому эти пара

метры должны быть связаны с долей фактических соответствующих или несоответствующих значений

характеристики. При этом одинаковым долям соответствий или несоответствий должны соответство

вать одинаковые значения воспроизводимости или пригодности, независимо от формы распределения

фактических значений характеристики.

Формулы таблицы 2 эквивалентны приведенным в таблице 1.

Т а 6 л и и а 2 — Эквивалентные формулы индексов воспроизводимости процесса и их оценки (нормальное рас

пределение)

ИндексОценка

рCp*U»Cpkt

Р 2

СркО +Сркс.

р -

-----------

--------

сж,- р-

Срко

с“

°pki- “

Z’

Lс

pkt -

r,’

где ри и pL — доли несоответствующих значений характеристики, соответствующие верхней и нижней

границам поля допуска. ри. pL — соответствующие оценки. Формулы, приведенные в таблице, могут

быть применены к любому распределению.