Проблема контроля в том, что генеральная доля q неизвестна, и её надо оценить по результатам проверки случайной выборки объемом п изделий, из которых х дефектных. Действовать необходимо строго по плану. Под планом статистического контроля понимается система правил, указывающих порядок отбора изделий из партии, и условия, при которых партию следует принять, забраковать или продолжить контроль. [c.175]
Как новый конкурент повлияет на долю рынка, которую занимает компания - Программа рассчитывает вероятность возникновения событий и изменений, которые могут повлиять на практический результат. Для этого программа, во-первых, оценивает риск, связанный с компанией, во-вторых, выполняет тысячи тестов "что-если" с применением одного из двух проверенных методов получения статистической выборки Монте-Карло и Латинский Гиперкуб. Цветные раскрашенные графические диаграммы наглядно иллюстрируют вероятности событий находится ли риск в допустимых пределах или требуется план действий в чрезвычайных обстоятельствах. [c.454]
В реальной нормативно-технической документации (инструкциях по экологическому контролю, договорах на поставку, стандартах, технических условиях и т.д.) не всегда четко сформулированы планы статистического контроля и правила принятия решений. Например, при описании двухступенчатого плана контроля вместо задания приемочного числа,с может стоять фраза результат контроля второй выборки считается окончательным . Остается гадать, как принимать решение по второй выборке. Эколог или экономист, занимающийся вопросами экологического контроля или контроля качества, должен первым делом добиваться ясности в формулировках правил принятия решений, иначе неизбежны споры, судебные разбирательства, а в итоге — убытки. [c.346]
Разработка плана маркетингового исследования — сложный творческий процесс, своего рода фундамент будущего исследования. План позволяет установить рамки и основные направления всего исследования. Прежде всего нужно выбрать необходимые методы его проведения. При этом надо иметь в виду, что это не механический набор методов и приемов, а целенаправленный их выбор для решения конкретных специфических задач. Нужно определить методы и процедуры сбора первичных данных (опрос, наблюдение и т.д.), методы и средства обработки полученных данных (экономико-статистические и экономико-математические методы и т.п.), а также методы анализа и обобщения материалов (моделирование, исследование операций, деловые игры, экспертиза и др.). Затем нужно определить тип требуемой информации и источников ее получения исходя из параметров имеющихся ресурсов (информации, времени и финансовых средств), а также необходимой степени достоверности, надежности данных. Например, надежность информации — результатов анкетирования — определяется обычно размерами выборки (количеством обследуемых субъектов) и репрезентативностью группы целевому сегменту рынка. [c.22]
При построении моделей управления в условиях неполной информации важно учитывать в соответствии с содержательной постановкой задачи ее информационную структуру, определяемую, главным образом, последовательностью наблюдений и решений. Если решение предшествует наблюдению, то оптимальный план стохастической задачи определяется статистическими характеристиками или известной выборкой возможных значений параметров условий задачи. Решение задачи не зависит в этом случае от текущих реализаций параметров условий. Если решение задачи следует за наблюдением, то естественно учесть в оптимальном плане зависимость решения от реализованных и наблюденных значений параметров условий задачи. [c.5]
Статистические. методы управления. качеством продукции включают статистический анализ и оценю/ показателей г-лче-ства продукции, статистический приемочный контроль качества продукции н статистическое регулирование технологических процессов. Эти методы обладают высокой эффективностью благодаря тому, что важные технические решения принимаются по ограниченному числу наблюдений. При этом обоснованность принимаемых решен " существенно зависит от избранного плана контроля, т. е. от объема контролируемой партии продукции, объема выборки, контрольных нормативов и решающих правил. Поэтому применение статистических методов управления качеством требует тщательного обоснования планов контроля. [c.3]
ГОСТ 15893—77 Статистическое регулирование технологических процессов при нормальном распределении контролируемого параметра разработан взамен ГОСТ 15893—70 и ГОСТ 15894—70, которые по своему теоретическому уровню не отвечали современным требованиям стандартизации статистических методов регулирования технологических процессов. Стандарт предусматривает возможность регулирования технологических процессов с использованием контрольных карт. Предлагаемые в стандарте методы позволяют осуществлять регулирование как настройки, так и рассеивания параметров технологического процесса. Планы контроля выбираются в зависимости от требуемой эффективности контроля, задаваемой средними длинами серий налаженного L0 и разлаженного LI процессов. В стандарте предлагаются разнообразные сочетания средних длин серии L0 и Lb удовлетворяющие самым взыскательным требованиям к эффективности контроля со стороны практических работников. С этой же целью максимальный объем выборки в стандарте доведен до 30. [c.47]
Позднее были разработаны ГОСТ 18242—72 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Одноступенчатые и двухступенчатые корректируемые планы контроля , ГОСТ 18321—73 Качество продукции. Статистические методы управления. Правила отбора единиц продукции в выборку п ГОСТ 20736—75 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по количественному признаку при нормальном распределении контролируемого параметра . ГОСТ 18242—72 и ГОСТ [c.90]
Итак, исходными величинами для выбора плана контроля для статистического регулирования методом средних арифметических значений являются L0, Li (или аир) ц,о, и или jx-i а. При этих исходных данных, как видно из табл. 2.1, мы можем найти объем выборки п и коэффициент и п, который необходим для вычислений границы регулирования. Значение а, если оно неизвестно, может быть оценено по выборке большого объема в ходе предвари- [c.29]
Принято решение осуществлять статистическое регулирование процесса изготовления плиток на фрезерном станке с помощью контрольной карты средних арифметических значений. Для этого следует определить план контроля, которым устанавливается объем выборки и границы регулирования на контрольной карте средних арифметических значений. [c.33]
Основные принципы построения и применения ГОСТ 16493—70. ГОСТ 16493—70 является первым в мировой практике стандартом на статистический приемочный контроль, в котором даны последующие оценки средних входных и выходных уровней дефектности и доверительные границы для этих оценок. Стандарт может применяться для контроля всех видов промышленной продукции, поступающей па контроль партиями, когда приемка партии при наличии дефектных единиц продукции в выборке является недопустимой, т. е. при условии, что приемочное число Лс = 0. При этом браковочный уровень дефектности не должен превышать 10%. Стандартом предусмотрены одноступенчатые планы выборочного контроля, которые выбираются в зависимости от объема партии продукции, браковочного уровня дефектности и риска потребителя. [c.85]
Таким образом, выборочный контроль, представляя собой контроль партии изделий для ее оценки, предусматривает отбор выборки из партии и принятие решений о соответствии или несоответствии партии техническим условиям на основании испытаний небольшого числа отобранных образцов. Выборочный контроль осуществляется по плану, в основу которого заложены не только экономические соображения, но и непременно статистические методы, обусловливающие объем выборки, критерии оценки и т. д. По-видимому, выборочный контроль, который практикуется на предприятиях, редко бывает подкреплен такого рода обоснованиями, поэтому необходимо серьезно обдумать типы и форму выборочного контроля в аспекте современных методов и с точки зрения его эффективности. [c.100]
Методы выборочного наблюдения в этой книге подразделены на традиционные и статистические. Сочетание и комбинирование этих методов позволяют аудиторам переоценивать затраты времени на обзорные проверки, корректировать план и программу аудита, четко локализировать углубленные проверки по существу. Например, статистическая выборка в ряде случаев может оказаться более экономной и дать более точные результаты, нежели нестатистическая. Высвободившееся время можно использовать для выполнения дополнительных аудиторских процедур. Как показано в книге, аудиторы нередко осуществляют и сплошные проверки, но лишь в некоторых особо важных сегментах учета и отчетности. А для контроля за большинством операций и сальдо используются выборка, аналитические процедуры, причем повышается качество аудита. [c.3]
Проблема достаточности, своевременности и надежности аудиторских доказательств напрямую связана с размером выборки. Следует также учитывать цель измерений, предусмотренную планом статистического выборочного исследования. [c.130]
Прежде всего исследователь должен определить, достаточно ли точны сведения для того, чтобы их можно было использовать для исследования. Существует несколько источников погрешностей, или неточностей вторичных данных. К ним относятся ошибки, допущенные на стадиях разработки подхода, формулировки плана исследования, проведения выборки, сбора данных, их анализа и обобщения. Действительно, определить точность вторичной информации нелегко, поскольку исследователь не принимал непосредственного участия в их сборе. Одним из способов установления точности или ошибочности информации является сравнение одних и тех же данных, предоставленных разными источниками, с использованием стандартной статистической процедуры. [c.151]
Как уже упоминалось, в отношении одной переменной из одной выборки можно нять проверку гипотезы по критерию В этом плане он также является критерием согласия. Он проверяет, действительно ли существует статистически значимая между наблюдаемым числом случаев в каждой категории и ожидаемым. Другие методы проверки включают критерий серий и биномиальный тест. [c.590]
Ошибки такого рода имеют место, когда проблема неверно определена, метод или план исследования ошибочен, система шкалирования недостаточно достоверна, анкета плохо составлена или плохо контролируется, выборка определена не по правилам, применены неверные статистические методы или допущены любые другие ошибки на разных этапах маркетингового исследования. Нельзя во время сбора данных подталкивать респондентов к определенным ответам, отвергать выбранных респондентов, если они не отвечают на вопросы, как нам того хотелось бы, или использовать среднее арифметическое в то время, как больше подходит взвешенное среднее. Когда исследование предвзято, больше всего страдает общественность. Проводя маркетинговое исследование и публикуя результаты такого исследования, следует быть честным перед общественностью. В противном случае доверие общественности к маркетинговым исследованиям будет снижаться и дальше. [c.891]
К элементам контроля качества относятся результаты работы, план управления качеством, операционные определения и списки контрольных проверок. Все эти элементы мы обсуждали ранее, поэтому мы можем перейти к рассмотрению методов и приемов. В этом процессе можно назвать несколько новых методов, включая проверки, схемы контроля, диаграммы Парето, статистические выборки, блок-схемы, анализ тенденций. Основной целью каждого приема является проверка продукта и/или процессов проекта на соответствие стандартам. Постарайтесь разобраться в этих приемах и понять их, так как они затрагиваются в вопросах экзамена. [c.393]
Статистическая выборка заключается в том, что из всей массы предметов отбирается пробная партия и проводится ее исследование, чтобы определить, соответствуют ли предметы тем параметрам, которые указаны в плане контроля качества. Например, вы выбрали партию из 25 образцов для исследования. Если согласно плану контроля качества 4 или меньше выходят за рамки допустимых отклонений, то вся масса предметов считается принятой. [c.399]
Статистическую выборку можно использовать и для определения стандартного отклонения процесса, как мы видели на примере контрольных карт. План качества определяет, что допустимо плюс-минус два (95.44%) или три стандартных отклонения (99.73%). [c.399]
Естественно, что в первую очередь в работах, посвященных городским газопроводным системам, анализируются внезапные отказы, носящие аварийный характер, их причины, интенсивность и продолжительность ликвидации. В этом плане существенный интерес представляют работы институтов Гипрониигаз (М. С. Куприянов), МИСИ им. В. В. Куйбышева (А. А.Ионин, В. А. Жила) и др. По данным [38], основанным на статистической обработке большого фактического материала, обеспечивающего достаточный уровень репрезентативности выборки, среднее удельное количество аварий в год на 1 км газопровода (ау) составляет 0,0438 случая. Средняя продолжительность ликвидации одной аварии 10 ч. Основными причинами аварий являлись [c.193]
Из опасений нарушить ритм работы производственного участка по сборке двигателей и дискредитировать применение статистических методов вначале был назначен довольно мягкий план контроля с выборкой 13 изделий из партии в 50 шт. и приемочным числом 2. План контроля выбирался с помощью программного продукта QSTAT, разработанного СМЦ Приоритет . Методика статистического контроля включала несколько важных положений [c.385]
Описанные ранее планы СПК основаны на том, что поток продукции естественным образом распадается на отдельные партии. Из этих партий берутся выборки, и на основании результатов контроля выборки делается заключение о качестве изготовления всей партии. Но в условиях высокопроизводительного, многооперационного, автоматизированного производства такой подход не всегда оправдан. Очень часто существует ситуация, когда ряд параметров изделия, определяющих его качество, окончательно формируется на промежуточных операциях. Контроль таких параметров методами СПК в ряде случаев вызывает определенные трудности. Например, одним из основных параметров качества спортивных патронов является разностенность гильзы. Окончательный контроль этого параметра после формирования готовой партии возможен, если разобрать патрон и разрезать гильзу. В патронном производстве, оснащенном автоматическими роторными линиями, разностенность контролируется в процессе изготовления гильзы после вытяжных операций путем сочетания методов статистического регулирования ТП и правил, определяемых процедурой СПК. [c.142]
ПРИЕМОЧНЫЙ КОНТРОЛЬ СТАТИСТИЧЕСКИЙ (sampling inspe tion) — приемочный контроль, предполагающий выделение из партии продукции (генеральной совокупности) ряда ед (представительной выборки), всестороннюю проверку качества отобранных ед с последующим распространением результатов проверки на всю партию При разработке плана П к с учитываются объем партии, результаты контроля предыдущих партий, способ орг-ции выборки и ее объем и др Планы П к с обычно бывают одно- и двухступенчатые Осн числовой характеристикой планов П к с является оперативная характеристика P(q), равная вероятности приемки партии продукции с долей дефектных изделий q В торговых предприятиях объем выборки при П к с составляет обычно 10— 12% генеральной совокупности По результатам проверки составляется отчет о контрольной проверке качества продукции, который включает след показатели кол-во товаров, поступивших в торговое пр-тие, кол-во проверенных товаров, кол-во товаров, переведенных в пониженные сорта, кол-во товаров, возвращенных поставщику аля исправления, всего товаров, переведенных в пониженные сорта и возвращенных поставщику См также Риск поставщика, Риск потребителя, Математическая статистика [c.197]
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]
В главе мы рассмотрели роль выборки при разработке плана маркетингового исследования, описали процесс выборки и рассмотрели различные вероятностные и детерминированные методы выборки. В этой главе мы сосредоточим внимание на определении объема простой случайной выборки. Мы даем определение различным понятиям и условным обозначениям и рассматриваем особенности выборочного распределения. Кроме в главе описываются статистические методы определения объема на основе доверительных интервалов, а также рассматриваются формулы для вычисления объема выборки в соответствии с этими методами и продемонстрировано их применение. Кратко проанализируем дополнительные методы определения объема выборки в других видах вероятностного отбора. Объем выборки, определенный статистически, является конечным, или чистым объемом выборки т.е. представляет собой количество завершенных интервью или наблюдений. Однако, чтобы получить его, вначале необходимо связаться с гораздо большим количеством потенциальных респондентов. Мы описываем корректировки, которые необходимо применить к статистически определенному объему выборки с учетом коэффициентов охвата и завершенности и вычисляем объем начальной выборки. Обсудим также проблему отсутствия ответов в выборочном обследовании, акцентируя внимание на улучшении коэффициента отклика и на корректировке при неполучении данных. Рассмотрим сложности статистического определения объема выборки в международных маркетинговых исследованиях, выделим сопутствующие этические проблемы и объясним роль Internet и компьютеров при выборочном наблюдении. [c.443]