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 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р ИСО 22514-7-2014; Страница 19

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р МЭК 62502-2014 Менеджмент риска. Анализ дерева событий (В настоящем стандарте установлены основные принципы метода ЕТА ETA Event tree analysis.) (анализ дерева событий) и приведено руководство по моделированию последствий инициирующих событий, а также качественному и количественному анализу показателей надежности и риска. В настоящем стандарте по отношению к анализу дерева событий установлены:. a) основные термины, используемые обозначения и способы графического представления;. b) этапы процедуры построения дерева событий;. c) предположения, ограничения и преимущества анализа ЕТА;. d) взаимосвязь ЕТА с другими методами анализа надежности и риска и области применения метода;. e) рекомендации по определению качественных и количественных оценок;. f) практические примеры применения метода. Настоящий стандарт применим во всех случаях, когда необходимо определить оценки показателей надежности и риска) ГОСТ Р ИСО 22514-6-2014 Статистические методы. Управление процессами. Часть 6. Статистики воспроизводимости процесса для многомерного нормального распределения (Настоящий стандарт устанавливает методы вычисления статистик воспроизводимости и пригодности процессов для многомерных количественных характеристик, в тех случаях, когда необходимо (или выгодно) рассматривать набор одномерных характеристик. Методы, приведенные в настоящем стандарте, разработаны на основе двумерного нормального распределения) ГОСТ Р ИСО 11843-7-2014 Статистические методы. Способность обнаружения. Часть 7. Методы оценки с учетом фонового шума (В настоящем стандарте установлены методы оценки минимального обнаруживаемого значения в случае, когда фоновый шум является преобладающим источником неопределенности измерений. Минимальное обнаруживаемое значение может быть математически выведено на основе стохастических характеристик фонового шума. В стандарте установлены основные методы:. - определения стохастических свойств фонового шума;. - использования стохастических свойств фонового шума для оценки стандартного отклонения (SD) или коэффициента вариации (CV) переменной отклика;. - вычисления минимального обнаруживаемого значения на основе SD или CV)
Страница 19
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р ИСО 22514-72014
.
_
В,
" " ^Л
Эта формула может быть использована только в тех случаях, когда невозможно различить
систематические ислучайные ошибки.
Установка нуля в измерительном оборудовании на нуль может привести к появлению дополни
тельной изменчивости, поэтому перед каждым экспериментом важно установить нуль в измерительной
системе, используяопределенный стандартный образец или образец сравнения.
Если в эксперименте по определению повторяемости использовано более одного стандартного
образца, то в качестве смещения используют наибольшее среднее отклонение от соответствующего
стандартного образца. Если дисперсия предполагается постоянной, следует использовать среднюю
дисперсию.
7.1.3 Анализ линейности на основе не менее трех стандартных образцов
7.1.3.1 Проведение вычислений при наличииотклонений отлинейности
В 6.2.2.3, чтобы определить неопределенность, соответствующую отклонению от линейности
модели измерительной системы, используют следующий эксперимент (см. ИС011095). Если имеются
отклонения от линейности, оценки составляющей неопределенности uL(N (неопределенность линей
ности) и uEVR(повторяемость по стандартному образцу) должны быть вычислены в соответствии со
следующим методом:
1) Не менее чем на трех стандартных образцах выполняют не менее трех повторных измерений.
Минимальныйобъем выборки 30.
2) Выполняют регрессионный анализ. Следует заметить, что стандартное отклонение остатков
является постоянным для всех измерений. Стандартное отклонение остатков далее используют для
оценки неопределенности.
3) Выполняют дисперсионный анализ (ANOVA).
4) Оцениваютсоставляющие неопределенности uEVR и uL1Nна основе результатовANOVA.
5) При необходимости корректируют результаты будущих измерений в соответствии с рассчи
танной калибровочной прямой.
7.1.3.2 Предварительные условия анализа
Как правило, применяютследующие предварительные условия:
- стандартное отклонение остатков (стандартное отклонение повторных измерений на разных
стандартных образцах)является всегда постоянным (см. таблицу9):
- функция регрессиилинейна (линия регрессии):
- неопределенность «истинных» значений стандартных образцов мала по сравнению с откло
нениями результатов настандартных образцах:
- измерения являются презентативными для будущего использования измерительной системы
по отношению ксреде идругим условиям:
- результаты повторных измерений стандартных образцов являются независимыми и подчиня
ются нормальному распределению:
- значения, соответствующие стандартным образцам, приблизительно равномерно размещают
по соответствующемудиапазону измерений.
7.1.3.3 Условия
Ниже описаны условия применения метода.
Л
иния регрессии, построенная на основе результатов измерений, представлена на рисунке 2.
Рисунокобеспечивает наглядное представлениедля:
1) определения, находился ли процесс измерений в управляемом состоянии в процессе экспе
римента;
2) определения целесообразности использования предварительных предположений (например,
о линейности, постоянстве стандартного отклоненияостатков);
3) сопоставления результатов измерений сдействительными значениями:
4) выявления наличия выбросов, трендов во времени и необходимости дальнейших исследо
ваний.
7.1.3.4 Примеранализа линейности
Формулалинии регрессии:
15