ГОСТ Р ИСО/МЭК 33003-2017; Страница 23

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы

ГОСТ Р ИСО/МЭК 33001-2017 Информационные технологии. Оценка процесса. Понятия и терминология Information technology. Process assessment. Concepts and terminology (В настоящем стандарте содержится перечень основных терминов, относящихся к оценке процесса. Настоящий стандарт предоставляет общую информацию о понятиях процедуры оценки процесса, применении оценки процесса для анализа достигнутых качественных показателей, а также об использовании результатов оценки процесса в управлении. В настоящем стандарте содержится введение в семейство стандартов ИСО/МЭК 330ХХ, применяемых для оценки процесса, описание того, как отдельные компоненты данного семейства стандартов совмещаются друг с другом, а также инструкции по их выбору и применению. Стандарт разъясняет требования методики и ее применение для оценки процесса) ГОСТ Р 57476-2017 Белок птичий пищевой. Технические условия Bird food protein. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на птичий пищевой белок, полученный из сырья для производства птичьего пищевого белка, предназначенный для реализации, производства продуктов питания и использования на предприятиях (цехах) общественного питания) ГОСТ ISO 7093-1-2016 Шайбы плоские. Крупная серия. Часть 1. Класс точности А Plain washers. Large series. Part 1. Product grade A (Настоящий стандарт устанавливает требования к характеристикам крупных плоских шайб, класса точности А, классов твердости 200 HV и 300 HV и номинальных размеров (номинальные диаметры резьбы) в диапазоне от 3 до 36 мм, включительно. Шайбы, соответствующие этой части ISO 7093 предназначены для использования в случаях, когда зажимают детали из мягкого материала или используют заготовки с большим зазором в отверстиях. Тем не менее, в последнем случае, пригодность толщины шайбы следует проверить. Шайбы класса твердости 200 HV применяют для:. - болтов и винтов с шестигранной головкой классов точности А и В и класса прочности 8.8 и выше;. - шестигранных гаек классов точности А и В и класса прочности 8 и выше;. - болтов и винтов с шестигранной головкой и шестигранных гаек из нержавеющей стали или сплавов аналогичного химического состава;. - винтов резьбовыдавливающих с закаленной поверхностью. Шайбы класса твердости 300 HV применяют для:. - болтов и винтов с шестигранной головкой классов точности А и В и класса прочности 10.9 и выше;. - шестигранных гаек классов точности А и В и класса прочности 10 и выше. Если необходимы размеры шайб, отличающиеся от установленных в настоящем стандарте, они могут быть выбраны из тех, которые представлены в ISO 887)

Страница 23

Страница 1

Untitled document

ГОСТ Р ИСО/МЭК 33003—2017

[18] Edwards J.. & Bagozzi R. On the nature and direction of relationships between constructs and measures.

Psychological Methods. 2000. 5(2). 155-174. ISSN: 1082-989 (print). 1939-146 (online)

[19]Edwards J.R. The Fallacy of Formative Measurement. Organizational Research Methods. 2011.14(2), 370-388.

ISSN: 1094-4281 (print). 1552-7425 (online)

[20]Jarvis C.B. A critical review of construct Indicators and measurement model misspecrfication in marketing and

consumer research. Journal of Consumer Research. 2003. 30(2). 199-218. ISSN:0093-5301 (print). 1537-5277

(online)

[21]Petter S. Specifying formative constructs in information systems research. MIS Ouarteriy.31(4). 623-656. ISSN:

0276-7783

Aggregation

[22]Brannlck M.T., & Branmck J.P. Nonlinear and noncompensatory processes in performance evaluation.

Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1989. 44(1). 97-122. ISSN:0749-S978

[23]Jung H.W. Process attnbute rating and sensitivity analysis in process assessment. Journal of Software: Evolution

and Process. 2012. 24(4). 401-419. ISSN: 2047-7481 (online)

[24]Munda G.. & Nardo M. Weighting and aggregation for composite indicators. European Conference on Quality in

Survey Statistics (Q2006). Cardiff. UK. 2006

[25]Munda G.. & Nardo M. Noncompensatory/nonlinear composite indicators for ranking countnes:a defensible

setting. Applied Economics. 2009. 41(12). 1513-1523. ISSN 0003-6846 (pnnt). 1466-4283 (online)

[26]Rijsdijk S.A. Product Intelligence: its conceptualization, measurement and impact on consumer satisfaction.

Journal of the Academy of Marketing Science. 2007. 35(3) 340-356. ISSN: 0092-0703 (print) 1552-7824 (online)

[27]Saaty

T.L.

How to make a decision: the analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research.

1990. 48(1), 9-26. ISSN: 0377-2217

[28]Saitelli A. Sensitivity Analysis in practice: A Guide to Assessing Scientific Models. John Wiley& Sons Ltd. West

Sussex. UK. 2004

[29]Saitelli A. Global Sensitivity Analysis: The Primer. John Wiley & Sons Ltd. West Sussex. UK. 2008

[30]Yoon К .P..& Hwang C.-L. Multiple Attribute Decision Making. An Introduction. CA: Thousand Oaks. 1995

[31]Zhou P. Weighting and aggregation ■> composite indicator construction. A multiplicative optimization approach.

Social Indicator Research. 2010. 96(1), 169-181. ISSN: 0303-8300 (print). 1573-0921 (online)

[32]Zhou P. Data aggregation in constructing composite indicators: A perspective of Information loss. Expert Systems

with Applications. 2010. 37(1), 360-365. ISSN: 0957-4174

Validity tests

[33]BENTLER. P.M.. D.G. BONETT. Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures.

Psychological Bulletin. 1980. 88(3). 588-606. ISSN: 0033-2909 (print). 1939-1455 (online)

[34]BOLLEN. К -A. et al. Practical application of the vanishing tetrad test for causal indicator measurement models: An

example from health-related quality of life. Statistics in Medicine. 2009. 28(10), 1524-1536. ISSN. 1097-0258

(online)

[35]BOLLEN. K.A.. K.-F. TING. A tetrad test for causal indicators. Psychological Methods. 2000. 5(1)3-22. ISSN:

1082-989 (pnnt), 1939-146 (online)

[36]CAMPBELL. D.T.. D.W. FISKE. Convergent and dlscnmmant validation by the multitrait multimethod matnx.

Psychological Bulletin. 1959. 56(2)81-105. ISSN: 0033-2909 (print). 1939-1455 (online)

[37]CARMINES. E.. R. ZELLER. Reliabifcty and Validity Assessment. CA: Thousand Oaks. 1979

[38]EL EMAM. K.. A. BIRK. Validating the ISO/IEC 15504 measure of software requirements analysis process

capability. IEEE Transactions on Software Engineenng. 2000. 26(6). 541-566. ISSN 0098-5589

[39]FORNELL. C.. D.F. LARCKER. Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Vanables and

Measurement Error. Journal of Marketing Research. 1981. 18(1), 39-50. ISSN 0022-2437 (pnnt). 1547-7193

(online)

[40]HIPP. J.R., et al. Conducting tetrad tests of model fit and contrasts of tetrad-nested models: A new SAS macro.

Structural Equation Modeling.A Multidisciplinary Journal. 2005.12(1)76— 93. ISSN 1070-5511 (print). 1532-8007

(online)

[41J JUNG. H.-W. Evaluating interrater agreement in SPICE-based assessments. Computer Standards ^Interfaces.

2003. 25(5). 477-499. ISSN: 0920-5489

[42]NUNNALLY. J.C.. H.H. BERNSTEIN. Psychometric Theory. 3 ed. NY: McGraw-Hill. 2004

[43]SPICE TRIALS. SPICE Phase 2 Trials Final Report. ISO/IEC JTC1/SC7/WG10. 1999. [Viewed 1 Feburary 2014].

Available from:

http://goo.gl/0pMK6

[44]TING. K.-F. Confirmatory tetrad analysts in SAS. Structural Equation Modeling. 1995. 2(2). 163-171. 1995.

ISSN 1070-5511 (print). 1532-8007 (online)

[45]Werts C. Interclass reliability estimates: Testing structural assumptions. Educational and Psychological

Measurement. 1974. 34(1). 25-33. ISSN: 0013-1644 (pnnt). 1552-3888 (online)