ВЫБОРОЧНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ИХ СВОЙСТВА [c.45]
Далее (см. 2.2 — 2.3) будут предложены рекомендации по вычислению выборочных характеристик парной и множественной ранговой статистической связи. Однако исследование их важных статистических свойств (и в частности, конструирование на их основе статистических критериев и доверительных интервалов для неизвестных теоретических значений анализируемых характеристик) возможно лишь при некоторых дополнительных допущениях (гипотезах) относительно характера последовательностей Р(Л) и статистических связей между j (0>, д (1),. .., лс(р). [c.105]
Статистические свойства выборочных характеристик парной ранговой связи. До сих пор речь шла о выборочных характеристиках ранговой связи. Попробуем ответить на вопрос как точно эти выборочные характеристики (определенные, в частности, формулами (2.3) — (2.8)) оценивают соответствующие истинные (теоретические) значения [c.113]
Целью использования карты управления качеством (SP ) является поддержание достигнутого уровня качества и индикация характерных отклонений от него. Рациональный выбор подходящего метода управления процессом может быть выполнен только в том случае, если свойства процесса были определены на основе предварительного анализа. На первом плане здесь стоит выбор адекватной математической модели, оценка неизвестных параметров основной совокупности и определение частоты и объемов выборочного контроля. С помощью оцененных параметров основной совокупности можно определить область, в которой с определенной вероятностью будут ожидаться значения (характеристики) будущих выборочных проверок (проб). При наличии такой информации управление качеством может быть обеспечено с помощью обратной связи в замкнутом контуре управления. Карта регулирования качества - это формуляр для графического отображения величин последовательных выборочных проб, их регистрации и сравнения с предупредительными (сигнальными) границами и границами вмешательства (предельными границами). [c.46]
Возможно, целесообразнее было бы разделять конструкторскую разработку/проектирование (ОКР) и собственно научные исследования (НИР) Последние напрямую связаны с наукой (включая "инженерные науки ) и лишь отчасти, а иногда совсем не связаны, с проектированием продуктов/процессов. В свою очередь ОКР основывается на выборочных результатах НИР. Например, в результате НИР были созданы высокотемпературные сверхпроводники, которые когда-то смогут найти практическое применение. ОКР лежит в основе процессов, позволяющих компании объединить в одно целое признаки и свойства, характеризующие отдельные продукты. К примеру, для грузового или легкового автомобилей эти признаки включают себестоимость, грузоподъемность, надежность, экономичность, безопасность, дизайн и минимальную цену реализации, которые оцениваются клиентами и сравниваются между собой во время совершения покупки, определяя конкурентоспособность продукта. Вес эти характеристики зависят от технологии, воплощенной в том числе в знаниях, решениях и трудовых навыках служащих компании. Значительная часть этой технологии переносится непосредственно из научных лабораторий. [c.228]
Коэффициенты регрессии, найденные исходя из системы нормальных уравнений, представляют собой выборочные оценки характеристики силы связи. Их несмещенность является желательным свойством, так как только в этом случае они могут иметь практическую значимость. Несмещенность оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю. Следовательно, при большом числе выборочных оцениваний остатки не будут накапливаться и найденный параметр регрессии bt можно рассматривать как среднее значение из возможного большого количества несмещенных оценок. Если оценки обладают свойством несмещенности, то их можно сравнивать по разным исследованиям. [c.156]
При первом подходе задача состоит в выяснении, обладает ли отобранный объект тем или иным свойством или характеристикой (напр., при выборочной отбраковке важно установить, является ли данное изделие годным или браком) при втором — речь идет о количественном определении переменной, т. е. измерении некоторой характеристики отобранных объектов (напр., об измерении среднего веса отливок определенного типа). [c.56]
Свойство выборки отражать характеристики изучаемой совокупности называется репрезентативностью. Иногда вместо выборки говорят о выборочной совокупности, а изучаемую совокупность называют генеральной. Генеральная совокупность — та, на которую исследователь намерен распространять выводы, сделанные при изучении выборки. [c.149]
На начальном этапе в качестве оценки той или иной числовой характеристики (математического ожидания, дисперсии и т. п.) берется выборочная числовая характеристика. Затем, исследуя свойства этой оценки, ее уточняют таким образом, чтобы она удовлетворяла описанным выше свойствам. [c.63]
Исследование эмпирического Р.в. (см. также Выборочные методы) производится с помощью известных из теории вероятностей свойств Р.в. теоретически возможных значений случайной величины, т.е. теоретических Р.в., среди которых особенно широко применяются нормальное, логарифмически-нормальное, биномиальное. При этом используются математико-статистические характеристики Р.в., такие, какмода, медиана, среднее значение, дисперсия. [c.301]
Нормальное распределение имеет ряд желательных характеристик. Его свойства и меры дисперсии всесторонне изучены. Было сформулировано большое количество практических применений согласно предположению о том, что процессы являю 1ся случайными, и, таким образом, описываются в пределе нормальным распределением. MHOI не выборочные группы, действительно, случайны. В течение некоюрого времени казалось, что нормальное распределение может описать любую сшлацию, где доминировала сложность. [c.191]
Существуют таблицы, позволяющие получить грубую оценку точности процесса на основе одной выборки размера п, взятой из управляемого процесса. Вычисляют интерквартильный размах выборки и на основе таблиц определяют при соответствующем уровне значимости процент совокупности, характеристики которого лежат в пределах свойств одиночной выборки. Если метод не позволяет с достаточной ясностью установить, что процесс может обеспечить некоторые требования к соблюдению технических условий, то он дополняется методом среднего выборочного интерквартильного размаха. [c.110]
Проверка адекватности или согласование моделей с эмпирич. данными, отыскание оценок неизвестных параметров или к.-л. др. характеристик моделей (обратная задача) определяют одну из осн. областей деятельности математич. статистики. Т. к. исходные модели часто носят вероятностный характер, то это влечёт за собой необходимость широкого использования Т. в. для анализа свойств решений соответств. обратных задач. Классич. образцом применения Т. в. в подобных ситуациях являются теория выборочных распределений и теория проверки вероятностных моделей (проверки гипотез). [c.110]
Важной характеристикой распределения может быть усечение , когда случайная величина не может принять значение, меньшее, чем заданная константа. Гамма-распределения, например, не могут дать значение меньше нуля. Это свойство нужно в некоторых моделях, например в моделях массового обслуживания, где время ожидания, которое подлежит изучению, не может быть отрицательным. Следствием усечения распределения будет то, что даже малая выборка из наихудшей генеральной совокупности не сможет иметь выборочное среднее, меньшее, чем (нижняя) точка усечения. Вполне возможно, что это увеличивает вероятность Р (ПВ). В других моделях, где изучается прибыль, переменная не усечена и может изменяться. в пределах от—оо до+ оо. Поэтому мы решили использовать в качестве фактора в экспериментах Монте-Карло усеченность или неусеченность распределений. Вторая важная характеристика — это асимметричность и хвосты распределений. Мы рассмотрим очень несимметричные распределения с поднятыми хвостами и сравним их с симметричным или почти симметричным распределением, имеющим хвосты, более близкие к нормальным. Приближенной мерой приподнятости хвостов распределения служит эксцесс у, определяемый следующим образом [c.272]
Смотреть страницы где упоминается термин Выборочные характеристики и их свойства
: [c.157] [c.308] [c.125] [c.350]Смотреть главы в:
Статистические методы в современном менеджменте качества -> Выборочные характеристики и их свойства