ГОСТ Р ИСО 22514-3—2013
5.6 Особые случаи
5.6.1 Асимметричное распределение
Иногда при анализе машины получают данные,указывающие на асимметричное
распределение. Обычно это происходит при наличии некоего естественного порога, ниже которого
данных не существует. Примером может служить измерение концентрации, когданевозможно
получить отрицательные значения.
Если асимметричные данные наносят на нормальную вероятностную бумагу, точки
отклоняются от прямой линии и показывают небольшую кривизну. Для анализа асимметричного
распределения необходимо использовать другую вероятностную бумагу, в основе которой лежит
асимметричное распределение. Если данные соответствуют выбранному распределению, график
будет иметь вид прямой линии. Пример реализации этого метода для распределения экстремальных
значений представлен на рисунке 3. Другие виды распространенной вероятностной бумаги
предназначеныдлялогарифмическинормальногораспределения,экспоненциального
распределения и распределения Вейбулла.
Выборочное среднее может быть определено по графику. Оно равно такому значению на
вертикальной оси. которое соответствует точке пересечения подобранной линии с перпендикуляром,
восстановленным из точки р. Выборочное среднее можно также рассчитать с помощью калькулятора.
5.6.2 Бимодальные данные
Если во время исследований выполняют регулировку машины, то она. скорее всего, повлияет
на результаты и приведет к получению многомодального распределения. Например, распределение
имеет две моды (иногда больше), и каждая мода соответствует разным настройкам машины. Это
может произойти, если машина имеет несколько инструментов или камер и в выборку попадают
единицы продукции, изготовленные с применением всех инструментов или камер. Это также может
указывать на неверное функционирование машины.
При изображении данных бимодального или мультимодального распределения на
нормальной вероятностной бумаге прямая линия не получится.
Форма графика будет другой, как показано на рисунке 6.
Данные, полученные с использованием разных инструментов или камор, следует по
возможности разделить и проводить их анализ отдельно, как описано выше.
На рисунке 6 приведен пример графика таких данных, формирующих бимодальное
распределение. Если в ходе исследований получен такой график, необходимо установить и. по
возможности, устранить причину такого явления. Существует несколько причин появления
бимодального распределения. Одной из них является регулировка машины в процессе выполнения
исследований, что приводит к появлению двух мод. Пример таких данных представлен на рисунке 1.
После выявления причины такого явления следует повторить исследование. Графическое
представление данных является хорошим способом выявления проблем сбора данных. В качестве
альтернативы графическому представлению данных можно использовать контрольную карту.
Контрольная карта обладает рядом преимуществ, поскольку позволяет выявить изменение данных.
Однако, как и в предыдущем случае, необходимо знать последовательность получения данных.
5.6.3 Усеченные данные
Некоторые исследования могут быть проведены с усеченными данными. Появление
усеченных данных может быть, например, связано с представлением данных. Например, при
измерении электрического сопротивления, используемое средство измерений показывает только
значения, превышающие 5 Ом. В подобной ситуации необходима консультация специалиста о
методах анализа таких данных. Иначе могут быть получены недостоверные результаты.
5.6.4 Цензурированные данные
Цензурированные данные получают при отбрасывании некоторых значений. Это может быть
связано с определенной стратегией отбора выборки, например, когда отбирают данные только из
первых двух камер машины с четырьмя камерами. В этом случае из анализа исключают значения,
соответствующие номерам три и четыре. Такая модель может быть реализована устройством
автоматизированного контроля (об этом не обязательно знает экспериментатор или аналитик).
Другим примером является сортировка данных с исключением слишком больших или слишком
выводы о
в рабочей
маленьких значений до выполнения исследований.
Следствием обработки центрированных данных могут быть неправильные
пригодности машины. Цензурированные данные дают неожиданную форму кривой
таблице, поэтому аналитику необходим совет специалиста.
12