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 50779.46-2012; Страница 7

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 7
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 50779.462012yiSO/TR 22514-4:2007
П р и м е ч а н и е 1 — Интервал представляют в виде (Х^ 1J5%. X^ здзд), длина интервала равна разности
квантилей (Хэдэд^ - *0,135%)-
П р и м е ч а н и е 2 Термин «опорный интервэлв используют только для определения индекса пригод
ности процесса (2.3.3) и индекса воспроизводимости процесса (2.2.3).
П р и м е ч а н и е 3 Для нормального распределения (2.1.7) длина опорного интервала равна шести
среднеквадратическим отклонениям (6о) или (6S). если оценку а определяют по выборке.
П р и м е ч а н и е 4 Для других распределений длину опорного интервала можно оценить с помощью
соответствующего программного обеспечения, вероятностной бумаги (например, логнормальной) или на основе
выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии, используя, например, кривую Пирсона.
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. Определение квантиля приведено в ИСО 3534-1.
[ИСО 3534-2:2006. 2.5.7]
2.1.12 верхняя доля несоответствующих единиц. р0 (upper fraction nonconforming, ри): Доля
распределения (2.1.7) значений характеристики (2.1.2), превышающих верхнюю границу поля допуска U
(2.1.4).
Пример Для нормального распределения (2.1.7) со средним ц и стандартным отклонением с,
где ру верхняя доля несоответствующих единиц;
Ф функция распределения нормированного нормального распределения;
U верхняя граница поля допуска.
П р и м е ч а н и е 1 — Использование таблицы или соответствующего пакета компьютерных программ для
нормированного нормального распределения, позволяющих определить значения доли процесса вне установлен
ного значения, например границы поля допуска (2.1.4). в зависимости от среднеквадратического отклонения и
среднего процесса позволяет отказаться от построения функции распределения, данной в примере.
П р и м е ч а н и е 2 — Функция распределения описывает теоретическое распределение. На практике эмпи
рическое распределение получают путем замены параметров распределения на их оценки.
[ИСО 3534-2:2006. 2.5.4]
2.1.13 нижняя доля несоответствующих единиц. pL (lower fraction nonconforming. pL): Доля рас
пределения (2.1.7) значений характеристики (2.1.2). не превосходящих нижней границы поля допуска
(2.1.4). L.
Пример Для нормального распределения со средним ц и стандартным отклонением a
А •(¥ ).
где pL нижняя доля несоответствующих единиц:
Ф
функция распределения нормированного нормального распределения:
L нижняя граница поля допуска.
П р и м е ч а н и е 1 — Использование таблицы или соответствующего пакета компьютерных программ для
нормированного нормального распределения, позволяющих определить значения доли процесса вне установлен
ного значения, например границы поля допуска (2.1.4). в зависимости от среднеквадратического отклонения и
среднего процесса позволяет отказаться от построения функции распределения, данной в примере.
П р и м е ч а н и е 2 — Функция распределения описывает теоретическое распределение. На практике эмпи
рическое распределение получают путем замены параметров распределения на их оценки.
[ИСО 3534-2:2006. 2.5.5]
2.1.14 общая доля несоответствующих единиц, р, (total fraction nonconforming, р,): Сумма верх
ней (2.1.12) и нижней (2.1.13) долей несоответствующих единиц.
Пример Для нормального распределения (2.1.7) со средним р и стандартным отклонением с,
где р, общая доля несоответствующих единиц;
Ф функция распределения нормированного нормального распределения;
U верхняя граница поля допуска;
L нижняя граница поля допуска.
[ИСО 3534-2:2006. 2.5.6]
3