В тех случаях, где это возможно, рекомендуется маркировать единицы продукции в партии порядковыми номерами и при извлечении выборки пользоваться таблицами или датчиками случайных чисел. [c.60]
Технические условия включают следующие нормативные элементы наименование технических условий, дату и номер составления, официальное разрешение на производство и описание продукции сфера и границы применения показатели качества, стандарты или допуски критерии извлечения выборки методы испытания упаковка, маркировка, транспортировка, хранение и использование продукции перечень отмененных технических условий. Технические условия могут относиться к материалу, производственному процессу или продукции, методу испытаний, критериям принятия или браковки, способу применения изделия. [c.28]
Если применяется выборочный метод, необходимо знать, какова вероятность получения О, 1, 2, 3, 4,. .., дефектных изделий в выборке, если известна доля брака во всей партии (предполагается, что вся партия изделий настолько велика, что на долю брака не влияет извлечение выборки). Итак, из партии N [c.68]
Пусть доля дефектных изделий в большой партии будет равняться р, а доля хороших изделий q= ( —p). Предположим, что партия настолько велика, что извлечение выборки не влияет на долю брака, так что вероятности принятия и отбраковки составляют дир соответственно. [c.70]
При извлечении выборки должна быть предусмотрена процедура, обеспечивающая каждому изделию в партии равную возможность попасть в выборку, иначе выборка не будет репрезентативной, что обесценит прогноз качества партии. Соблюдение принципа случайности является достаточно трудным делом, поскольку на процесс выборки оказывает влияние целый ряд факторов. Например, если речь идет о том, чтобы отвергнуть или принять партию, а партия содержит изделия, дефектность которых очевидна для контролера, будет трудно производить выборку случайно. Если изделия имеют значительный вес или труднодоступны для проверки, то контролер обычно извлекает изделие только из одного ящика или одного ряда — естественно, верхнего. [c.88]
Индекс относительной точности (ЙОТ) 78, 79 Извлечение выборки 70, 88 Издержки брака 47, 48, 52, 153 [c.249]
Извлечение выборки из генеральной совокупности, как уже говорилось выше, производится с целью вероятностной оценки свойств этой генеральной совокупности поэтому, выяснив распределение вероятностей статистических оценок и применяя его в численных выражениях, следует четко установить его взаимозависимость с параметром генеральной совокупности. [c.61]
При извлечении выборки объемом п из партии с нормальным распределением контролируемого параметра со средним значением т и средним квадратическим отклонением а, распределение средних арифметических х выборок принимает нормальное распределение со средним значением т и средним квадратическим [c.117]
Все рабочие станции (клиенты) посылают запросы на данные к серверу, который осуществляет извлечение и предварительную обработку данных. Единицей обмена по сети является запрос и релевантная запросу выборка данных из БД. Существенно уменьшается трафик сети, снимаются ограничения на доступность данных БД различным приложениям. [c.39]
Если качественные переменные Хд в схеме КА неконтролируемы, то задача сводится к исследованию моделей регрессионного анализа на основании выборки, извлеченной из смеси генеральных совокупностей (количество компонент смеси равно числу типов условий эксперимента, при которых регистрировались выборочные данные). Эта задача предусматривает предварительное (или одновременное с процессом построения искомых регрессий) разбиение исходной выборки на однородные (по условиям эксперимента) части и оценку функции регрессии отдельно для каждой такой части. [c.400]
Значения степеней р и q мы можем получить с помощью решетчатой диаграммы. Это позволяет находить вероятности извлечения некоторого количества дефектных изделий из партии определенного размера. Можно также, складывая различные вероятности, полученные из диаграммы для выборки того же размера, получить вероятности любой комбинации видов брака. Теперь перейдем к построению решет- [c.70]
Пример 7.8]. Известно, что дисперсия массы изделий, изготовленных неким технологическим процессом, составляет а = = 5,5 г. Далее, в результате измерения массы этих изделий в выборке объемом п = 4, извлеченной случайным отбором, [c.136]
Страховая деятельность. Почти самостоятельной сферой коммерческой деятельности в настоящее время все чаще выступает страховая деятельность. Страхование оказалось не только весьма востребованным, но и прибыльным предприятием в условиях рыночной экономики. Целью страхования является извлечение дохода из платы за страх . Объектом страховой деятельности выступает реальная рискованная деятельность, имущество и даже сама жизнь клиентов-страхователей. Страховщик-предприниматель за определенную плату гарантирует страхователю компенсацию возможных потерь или убытков от потери имущества, средств, ценностей и. даже самой жизни в результате непредвиденных рисковых обстоятельств. В основе страховой деятельности лежит строго научный, математический подход — теория вероятностей, математическая статистика, теория надежности. Так, согласно закону больших чисел, если фиксировать достаточно большое число случайных событий (не менее нескольких десятков), в ходе которых конкретный физический и экономический объект подвергался воздействию определенного фактора риска, можно выявить объективные количественные закономерности, присущие рассматриваемому процессу проявления риска. Чем больше статистическая выборка (наблюдаемое число событий), тем точнее будут вычислены вероятностные характеристики этого случайного события. В частности, статистический подход позволяет с наперед заданной точностью оценивать интенсивность появления интересующих страховщика событий в единицу времени, среднее число страховых случаев, которые могут наступить за фиксированный промежуток времени, и т.п. [c.46]
Идея идеальной возвратной выборки проста. Выберем из генеральной совокупности наугад, случайно какой-нибудь элемент. Измерим интересующую нас характеристику этого элемента как случайную реализацию наблюдаемой переменной и зафиксируем ее. Затем этот элемент возвратим в генеральную совокупность. Повторим эту процедуру — случайное извлечение элемента из генеральной совокупности, измерение характеристики, возврат в генеральную совокупность — достаточно большое число раз. [c.255]
Простейшим видом выборки является случайная выборка, составляющая основу большинства более сложных методов выборочного исследования. Случайный отбор равносилен извлечению жребия. При случайной выборке при извлечении отдельного замера (в виде записи, листка) из генеральной совокупности проводящий выборку действует и выбирает замер наугад. [c.103]
Случайный повторный отбор. Данные об объемах работ наносим также на карточки и из общего объема производим извлечение каждый раз одной карточки. После записи номера карточки се снова возвращаем обратно. Выборка, как и в первом случае, состоит из замеров 134, 126, 36, 53, 64, 37, 64, 66, 89, 118, 129, 27, 53, 81, 105, 157. Этим номерам соответствуют следующие объемы строительно-монтажных работ (см. таблицу 26) 10,8 11,6 8,8 5,5 17,2 5,8 17,2 26,8 5,9 24,8 12,1 3,6 5,6 14,8 12,0 11,9. [c.106]
Вопрос заключается в том, значима ли эта разница Иначе говоря, могут ли полученные по итогам прошедшей сессии неуды рассматриваться как результат извлечения случайной выборки из генеральной совокупности, в которой проценты неудов соответствуют опорным величинам Или еще [c.77]
Для статистики, а следовательно, и для нашего понимания, фундаментальным является понятие выборки — извлечения образца данных из некоей обширной, абстрактно определимой популяции. Основная идея статистического анализа состоит в том, чтобы использовать выборку для получения заключения о популяции данных. При работе с торговыми моделями под популяцией обычно понимается вся совокупность данных (прошлых, настоящих и будущих) для определенного рыночного инструмента (например, все 5-минутные штрихи на все фьючерсы S P 500), все сделки (прошлые, настоящие и будущие), совершенные данной системой или по данному инструменту, а также все прибыли — годовые, месячные и даже дневные. Например, все квартальные прибыли IBM — пример популяции данных. Выборка может представлять собой специфические исторические данные, используемые при разработке или тестировании системы, данные о проведенных сделках или о месячной прибыли, принесенной этими сделками. [c.71]
Рисунок 6.2 показывает распределение (порядок следования) сделок для выборки в 60 сделок, т. е. извлечений шаров в игре, подобной [c.165]
Поскольку в операторе GU не указано условие выборки в отношении Студент, текущей записью станет первая запись этого отношения, и далее циклическое повторение оператора GN обеспечит требуемое извлечение всех записей о студентах группы 102. Выход из цикла произойдет в результате получения кода возврата "конец отношения". [c.124]
Извлечение данных осуществляется статистически представительными выборками по каждому продукту, которые затем обрабатываются для повышения точности и распределяются по категориям. Каждой проблеме приписывается вес, соответствующий частоте ее упоминания и времени, которое клиенту приходится затрачивать на поиск выхода из ситуации в каждом случае ее проявления. В результате наиболее значимые недостатки всплывают на поверхность — либо в качестве проблемы конкретного продукта, как, например, высокая частота возникновения затруднений с Сетью у пользователей Windows, либо в качестве проблемы группы продуктов, как, например, сложность администрирования файлов в продуктах интегрированного комплекта Mi rosoft Offi e. [c.202]
В выборочном счете есть все необходимые для расчетов данные имя контрагента, выборка из данных натурального учета, выборка из данных стоимостного учета. И это при том, что приходо-расходная книга банка совмещала в себе многие учетные показатели. Ее ведение и сложнейшая работа по извлечениям из нее осталась невидимой, но мощной корневой системой банковского бухгалтерского древа. [c.183]
Во всех случаях для принятия решений каждым субъектом альтернативные технологии сравниваются с решениями, принятыми предыдущими реципиентами. Но получить такую информацию достаточно сложно, так как это связано с конкурентным положением фирм на рынке. Каждая фирма может быть знакома с опытом ограниченной выборки фирм, меньшей, чем все множество реципиентов. Это обусловливает неопределенность процессов принятия решений и диффузии НВ в рыночной экономике. Другая причина неопределенности связана с самими НВ. На ранних стадиях диффузии их потенциальная прибыльность неизвестна. С накоплением опыта внедрения и использования НВ неопределенность может быть устранена. Однако со снижением неопределенности и риска применения нововведения исчерпывается потенциал его рыночного проникновения и снижается его прибыльность. Возможность извлечения дополнительной прибыли от использования любого нововведения временна и снижается по мере прибли- [c.13]
В первом издании этой книги указанные регрессии мультипликатора PBV были модифицированы за период 1987-1991 гг. Для извлечения информации относительно мультипликаторов цена/балансовая стоимость , доходности собственного капитала, коэффициентов выплат и темпов роста прибыли (за предшествующие пять лет) для всех фирм, зарегистрированных в NYSE и АМЕХ, была использована база данных ompustat причем сведения были доступны по каждому году. Значения коэффициентов бета за каждый год получены из RSP. Все фирмы с отрицательной балансовой стоимостью были устранены из выборки, и регрессия PBV по независимым переменным дала следующие результаты по каждому году. [c.703]
Пример В.1. Анализируется поведение двумерной случайной величины ( , -q), где (руб.) — среднедушевой доход и ц (руб.) — среднедушевые денежные сбережения в семье, случайно извлеченной из рассматриваемой совокупности семей, однородной по своему потребительскому поведению (см., например, [128]). В табл. В.1 и на рис. В.2 представлены исходные статистические данные вида (В.1), характеризующие среднедушевые величины дохода (xit руб.) и денежных сбережений (j/fl руб.) за определенный отрезок времени, а именно за месяц, в каждой (/-и, / = 1,2,. .., п) обследованной семье рассматриваемой совокупности семей (в данном условном примере объем п статистически обследованной совокупности семей равнялся 40). В этом примере имелась возможность при отборе исходных данных (выборки) контролировать значения предик-торной переменной Е (условия активного эксперимента [14, с. 121]), что позволило, в частности, разбить статистически обследованные семьи на четыре равные по объему группы по доходам. [c.12]
Сумма вероятностей при извлечении двух изделий составляет р2- -2pq- -q2. Если мы извлекаем три изделия, то она выражается как p3-sr3p2q- -3pq2- -q . Эти выражения суть разложения биномов (p- -q)2 и (/7+< )3 соответственно. Таким образом, мы можем утверждать, что вероятность обнаружения 0, 1,2, 3, 4,... дефектных изделий в выборке из п изделий, извлеченной из генеральной совокупности в N изделий, содержащей р дефектных и q хороших изделий, задается последовательностью членов разложения (q- -p)n. [c.68]
Представляется возможной разработка экономичных планов статистической выборки, основанной на зависимости накопленного числа отказов во время испытаний от наработки. По плану, описанному в разделе, испытывались четыре единицы оборудования, дефекты устранялись по мере их обнаружения. Эта процедура аналогична последовательному контролю, использующему области принятия и браковки с серей областью между ними, в которой извлечение выборок продолжается. В первоначальном примере использовался план, основанный на том, что риск потребителя принять оборудование с СВМО на уровне 66% от желаемого составляет 10%. План может быть представлен графически (см. рис. 12.5). Оценка методов, используемых для определения надежности производственного оборудования, с точки зрения статистики представляет собой весьма важный аспект заключения контрактов и составляет главную часть предложений КГН ЭО. И потребитель и изготовитель должны отдавать себе полный отчет в том, к каким последствиям приведет включение в. контракт подобных предложений. [c.221]
И наоборот, в отношении выборки даже при условии извлечения образцов из идентичных генеральных совокупностей среднее арифметическое, дисперсия и среднее квадратиче-ское отклонение измеряемых величин представляют собой переменные величины, которые варьируют в той или иной степени в зависимости от каждого отдельного образца. Поэтому их называют статистической оценкой (statisti al measure). [c.56]
Характеристика работ. Арифметическая обработка первичных документов на вычислительных машинах различного типа с печатанием исходных данных и результатов подсчета на бумажной ленте и без нее. Выполнение суммировки, таксировки показателей однострочных и многострочных документов. Вычисление процентов, процентных отношений, операций с константой, возведение в степень, извлечение корня, хранение и накопление чисел в регистрах памяти. Выполнение подготовительных и контрольных операций по обеспечению механизированной обработки информации. Внешний контроль принимаемых на обработку документов в части наличия шифров в обрабатываемых реквизитах, четкости заполнения документов и надлежащего их оформления. Регистрация документов в журнале. Ведение сортировки, раскладки, выборки, подборки, объединения массивов перфокарт на вычислительных машинах по справочным и справочно-группировочным признакам. Выполнение расшифровки информации, закодированной [c.37]
Случайный отбор может проводиться с помощью датчика таблицы случайных чисел либо обычной жеребьевкой. Однако строгое соблюдение правил случайного отбора не всегда осуществимо, так как оно требует четко ограниченной базы статистического анализа, каковой является генеральная совокупность, перенумеровки всех ее элементов или непосредственного их извлечения при жеребьевке. Так, при проведении обследований дохода населения в масштабах города практически невозможно составить список всех его жителей или семей с последующей организацией выборки с помощью датчика случайных чисел. Аналогично невозможно организовать опросы по изучению покупательного спроса, потребностей населения и т.д. путем образования строго случайной выборки. Поэтому прибегают к различным приемам неслучайного отбора, стремясь, однако, приблизиться к условиям случайного. К этим приемам относится механический отбор, при котором элементы генеральной совокупности, предварительно упорядоченные, отбираются по заранее установленному правилу, не связанному с вариацией исследуемого признака. Например, можно фиксировать доход каждого сотого, входящего в метро. Серийным называют отбор, при котором объекты выбираются из генеральной совокупности не по одному, а "сериями", которые подвергаются [c.47]