ГОСТ Р ИСО 21747—2010
3.1.1.7специальный критерий (out-of-control criteria): Набор правил, позволяющих принимать
решение о наличии специальных причин (3.1.1.4)
П р и м е ч а н и е — Правила принятия решения могут использовать наличие точек за пределами контроль
ных границ в серии данных, тренда контролируемых величин, наблюдаемых циклов и периодичности концентрации
точек около центральной оси или контрольных границ, особенностей в расположении точек в пределах контроль
ных границ (большой или малый разброс) и соотношения значений характеристик разброса внутри подгрупп.
[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.2.8]
3.1.2Термины, относящиеся к воспроизводимости и пригодности процесса
3.1.2.1 распределение характеристики (distribution): Распределение вероятностей наблюдае
мой характеристики, описывающее ее вероятностное поведение.
П р и м е ч а н и е 1— Распределение вероятностей наблюдаемой характеристики может быть представле
но, например, в виде ранжированных результатов наблюдений или гистограммы, построенной по результатам
наблюдений. Распределение вероятностей позволяетописать все свойства наблюдаемой характеристики за исклю
чением последовательности, в которой получены данные.
П р и м е ч а н и е 2 — Распределение характеристики зависит от преобладающих условий получения дан
ных. Таким образом, для получения достоверной информации о распределении характеристики необходимо уста
новить условия получения данных.
П р и м е ч а н и е 3 — Важно знать вид распределения (нормальное, лог-нормальное и т. п.) до прогнозиро
вания или оценки показателя воспроизводимости процесса, показателей его функционирования (пригодности), ин
дексов или доли несоответствующих единиц продукции.
[3534-2:2006, пункт 2.5.1]
3.1.2.2 вид распределения (class of distributions): Группа распределений (3.1.2.1), имеющих
общие параметры, полностью определяющие данную группу распределений.
Пример 1— Двухпараметрическое симметричное унимодальное нормальное распределение с па
раметрами среднего и среднеквадратического отклонения.
Пример 2 — Распределение Вейбулла с тремя параметрами положения, формы имасштаба.
Пример 3 — Унимодальные непрерывные распределения.
П р и м е ч а н и е — Часто вид распределения полностью определяется значениями параметров распреде
ления.
[3534-2:2006, пункт 2.5.2]
3.1.2.3 модель распределения (distribution model): Конкретное распределение (3.1.2.1) или вид
распределений (3.1.2.2).
Пример 1— Моделью распределения такой характеристики продукции, как диаметр болта, мо
жет быть нормальное распределение со средним 15 мм и среднеквадратическим отклонением 0,05 мм.
В данном случае модель полностью определена.
Пример 2 — Моделью распределения диаметра болта (см. пример 1) может быть нормальное рас
пределение без указания конкретныхпараметров распределений. Здесь моделью является вся совокуп
ность нормальныхраспределений.
[3534-2:2006, пункт 2.5.3]
3.1.2.4 верхняя доля несоответствующих единиц продукции; ри (upperfraction nonconforming,
ри): Часть распределения (3.1.2.1), которой соответствуют значения характеристики больше верхней
границы поля допуска (3.2.1.3) U.
Пример — Длянормальногораспределениясо средним ц исреднеквадратическим отклонением а:
гдери — верхняя доля несоответствующих единиц продукции;
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 (3.2.1.2) в зависимости от среднеквадратического отклонения и
среднего процесса, позволяет отказаться от построения функции распределения, данной в примере.
(
1
)
3