14 |
13 |
12 |
11 |
10 |
9 |
8 |
7 |
6 |
5 |
4 |
3 |
2 |
1 |
№ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,03 |
0,18 |
0,11 |
0,02 |
0,05 |
0,09 |
0,13 |
0,07 |
0,00 |
0,05 |
0,14 |
0,08 |
0,06 |
0,10 |
X |
по(еданныисходныеОсновные производственногопоказателях |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
111 |
96 |
110 |
124 |
112 |
104 |
108 |
117 |
119 |
124 |
95 |
112 |
107 |
97 |
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
0,05 |
0,00 |
0,04 |
0,02 |
0,05 |
0,03 |
0,06 |
0,03 |
0,04 |
0,02 |
0,01 |
0,03 |
0,04 |
0,02 |
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
112 |
121 |
117 |
121 |
117 |
119 |
113 |
120 |
114 |
118 |
123 |
114 |
118 |
117 |
Y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
0,02 |
0,03 |
0,00 |
0,03 |
0,06 |
0,02 |
0,04 |
0,05 |
0,03 |
0,04 |
0,01 |
0,03 |
0,05 |
0,02 |
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
119 |
108 |
116 |
110 |
104 |
120 |
114 |
108 |
117 |
107 |
122 |
109 |
103 |
112 |
Y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,14 |
0,20 |
0,10 |
0,22 |
0,12 |
0,17 |
0,28 |
0,16 |
0,21 |
0,26 |
0,14 |
0,18 |
0,13 |
0,17 |
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
98,3 |
60,7 |
87,3 |
51,3 |
77,3 |
70,9 |
50,8 |
63,2 |
75,4 |
35,0 |
91,9 |
80,0 |
70,3 |
70,8 |
Y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X( |
|
0,15 |
0,10 |
0,16 |
0,24 |
0,17 |
0,15 |
0,17 |
0,20 |
0,18 |
0,17 |
0,13 |
0,28 |
0,16 |
0,21 |
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
пассивногоопытам) 14 потребительскогои ) |
36 |
75,0 |
100,1 |
97,5 |
55,4 |
90,2 |
105,9 |
72,6 |
68,3 |
93,8 |
80,5 |
88,8 |
57,0 |
81,1 |
75,5 |
Y |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Y |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
0,04 |
0,03 |
0,02 |
0,05 |
0,03 |
0,07 |
0,04 |
0,02 |
0,05 |
0,08 |
0,03 |
0,06 |
0,04 |
0,03 |
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
186 |
185 |
187 |
181 |
187 |
179 |
183 |
189 |
185 |
177 |
180 |
182 |
187 |
185 |
Y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
5 |
9 |
5 |
5 |
2 |
10 |
7 |
1 |
5 |
8 |
4 |
6 |
3 |
X |
|
|
7 |
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
оментаэкспери качества) |
Таблица |
49,6 |
38,9 |
37,2 |
46,3 |
40,4 |
56,0 |
32,8 |
36,5 |
47,2 |
42,1 |
35,3 |
39,8 |
33,9 |
42,7 |
9 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
Y ( |
|
9,5 |
12,0 |
10,5 |
9,5 |
8,5 |
11,0 |
11,5 |
10,0 |
13,0 |
8,0 |
11,0 |
10,0 |
9,0 |
10,5 |
X |
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
|
|
152 |
139 |
162 |
187 |
160 |
127 |
119 |
159 |
112 |
188 |
157 |
155 |
147 |
160 |
Y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
350 |
450 |
310 |
250 |
300 |
510 |
370 |
280 |
320 |
400 |
200 |
330 |
420 |
290 |
X |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
39,2 |
36,8 |
41,2 |
40,5 |
38,3 |
35,1 |
40,6 |
41,1 |
40,9 |
35,8 |
42,4 |
40,9 |
39,5 |
38,9 |
Y |
|
|
9 |
|
2. |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
37
Таблица 5.3 Дополнительные данные (по 4 опытам) пассивного эксперимента о показателях производственного (Xi) и потребительского (Yi) качества
№ |
X1 |
Y1 |
X2 |
Y2 |
X3 |
Y3 |
X4 |
Y4 |
X5 |
Y5 |
X6 |
Y6 |
X7 |
Y7 |
X8 |
Y8 |
X9 |
Y9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
0,09 |
109 |
0,01 |
121 |
0,02 |
120 |
0,11 |
73,8 |
0,22 |
60,4 |
0,02 |
189 |
9 |
32,1 |
10 |
158 |
330 |
40,7 |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
0,04 |
116 |
0,04 |
117 |
0,05 |
106 |
0,22 |
55,7 |
0,1 |
100,4 |
0,07 |
181 |
4 |
39,5 |
8,5 |
176 |
290 |
40,5 |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
0,13 |
103 |
0,03 |
118 |
0,01 |
123 |
0,15 |
86,3 |
0,18 |
91,1 |
0,01 |
196 |
6 |
35,2 |
11 |
135 |
380 |
38,2 |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
0,07 |
111 |
0,06 |
113 |
0,07 |
106 |
0,25 |
40,1 |
0,17 |
73,3 |
0,04 |
180 |
3 |
44,8 |
9,5 |
159 |
230 |
42,6 |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Пример определения исходных параметров задания по выданному вари-
анту № 27.
|
1. |
Из таблицы 5.1 |
находим для варианта № 27 i = 9, ∆X = 8,0, ∆Y = 17,0; |
||||||||||||||
|
2. |
Из таблицы 5.2 |
определяем опытные данные для X9 |
и Y9: |
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
290 |
|
420 |
330 |
200 |
400 |
320 |
280 |
370 |
510 |
300 |
|
250 |
310 |
450 |
350 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Y |
38,9 |
39,5 |
40,9 |
42,4 |
35,8 |
40,9 |
41,1 |
40,6 |
35,1 |
38,3 |
|
40,5 |
41,2 |
36,8 |
39,2 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
3. |
Добавляем к каждому значению X величину ∆X = 8,0, а к значению Y – |
|||||||||||||||
величину ∆Y = 17,0. В результате получим исходные данные для статистиче- |
|||||||||||||||||
ской обработки: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
298 |
|
428 |
338 |
208 |
408 |
328 |
288 |
378 |
518 |
308 |
|
258 |
318 |
458 |
358 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Y |
55,9 |
56,8 |
57,9 |
59,4 |
52,8 |
57,9 |
58,1 |
57,6 |
52,1 |
55,3 |
|
57,5 |
58,2 |
53,8 |
56,2 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
38
Практическая работа № 6 Контроль качества сертифицируемой продукции по методу однократной
выборки
Контроль качества изделий предполагает проверку гипотезы о том, что качество изделий не ниже установленного уровня. При этом конечным результатом контроля является принятие одного из двух решений: принять партию изделий, считая качество изделий удовлетворительной, или забраковать контролируемую партию изделий как некачественную. При этом возможны два вида ошибок:
ошибка первого рода – когда хорошая партия бракуется, поставщик в этом случае рискует, и вероятность его риска обозначим буквой α;
ошибка второго рода – когда плохая партия принимается, рискует в этом случае заказчик, и вероятность его риска обозначим буквой β.
Одним из методов контроля качества является метод однократной выборки, основное достоинство которого заключается в том, что он легко планируется и осуществляется.
Метод однократной выборки заключается в том, что из контролируемой партии объема N изделий берется одна случайная выборка, объема n экземпляров. Определяются числа D0 и D1 – количество некачественных изделий во всей партии. При этом
D0 D1 . |
(6.1) |
Если число дефектных изделий D<D0, в партии объемом N, то партия считается высоконадежной. Если число дефектных изделий D>D1, в партии объемом N, то партия считается дефектной. Если число дефектных изделий D0<D<D1, в партии объемом N, то партия считается неплохой и ее можно принять.
Исходя из следующих данных:
N – количество изделий в контролируемой партии; n – количество изделий в выборке;
d – количество бракованных изделий в выборке;
D0 – минимально допустимое число дефектных изделий в контролируемой партии;
39
D1 – максимально допустимое число дефектных изделий в контролируемой партии;
α – риск поставщика; β – риск заказчика,
определяются оценочные нормативные значения А0 и А1 для определения надежности контролируемой партии изделий.
Нормативные значения А0 и А1 могут быть определены из следующих соотношений
A0 |
C d |
C n d |
|
|
|
/ 1 |
D0 |
N D0 |
, |
(6.2) |
|
|
n |
||||
d 0 |
|
CN |
|
|
|
A1 1 C d C n d |
|
|
|||
/ |
|
D1 |
N D1 |
, |
(6.3) |
d 0 |
CNn |
||||
где α/ – риск поставщика близкий к заданному α; β/ – риск поставщика, близкий к заданному β;
Cn |
|
N! |
|
|
|||
n! N n ! |
|||
N |
|
||
|
|
В общем случае / и / из-за дискретности значений получаемых по формулам (6.2) и (6.3), в которых определяется вероятность появления дискретной случайной величины, распределенной по гипергеометрическому закону. Поэтому должны выполняться следующие условия:
|
|
|
|
|
|
|
1,2 |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(6.4) |
|
|
|
|
|
|
|
1,2 |
|
||||
Практическое использование формул (6.2) и (6.3) ограничено значениями |
||||||||||||
выборки. При N 100 вычисление сочетаний в формулах (1.2) и (1.3) весьма за- |
||||||||||||
труднительно. Для приближенного вычисления n! |
в случае очень больших чи- |
|||||||||||
сел n можно воспользоваться формулой Стирлинга |
|
|||||||||||
n n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
n! |
|
2 n . |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
||||||
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
При |
N 500 , q |
D0 |
0.1 и q |
D1 |
0.1 вместо формул (6.2) и (6.3) удобнее |
|||||||
|
0 |
|
|
N |
1 |
|
N |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
воспользоваться несколько упрощенными формулами |
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
A0 |
|
f d 1 f D0 d , |
|
||
|
|
|
|
/ 1 CDd |
0 |
(6.5) |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
d 0 |
|
|
|
|
|
40
A1 1 |
|
|
/ CDd1 f d 1 f D1 |
d , |
(6.6) |
d 0 |
|
|
где f |
n |
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
N |
|
|
|
|
|
||
Когда объем партии изделий N 500 и n 0.1 N целесообразно использо- |
||||||||
вать биномиальный закон распределения, в соответствии с которым |
|
|||||||
|
|
A0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
/ 1 Cnd q0d 1 q0 n d , |
(6.7) |
|||||
|
|
d 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
A1 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
/ Cnd q1d 1 q1 n d , |
(6.8) |
|||||
|
|
d 0 |
|
|
|
|
|
|
Если выполняются условия: |
|
|
|
|
|
|||
|
|
n 0.1 N; q0 |
0.1; |
q1 0.1; |
(6.9) |
|||
то, пользуясь распределением Пуассона, получим |
|
|||||||
|
|
|
d |
|
|
|||
|
|
/ |
a0 |
e a0 |
, |
(6.10) |
||
|
|
|
|
|||||
|
|
d A0 1 d! |
|
|
||||
|
|
|
ad |
|
|
|||
|
|
/ 1 |
1 |
e a1 |
, |
(6.11) |
||
|
|
|
||||||
|
|
d A1 |
d! |
|
|
|||
где a0 q0 n; a1 q1 n .
Пример. Партия изготовленных изделий, качество которых необходимо проконтролировать, состоит из N=50 штук. Производитель и заказчик договорились, что если в изготовленной партии изделий содержится не более q0=0,1 дефектных изделий, то партия считается качественной. Если в изготовленной партии изделий содержится более q1=0,2 дефектных изделий, то партия считается бракованной. Если в изготовленной партии изделий содержится более q0=0,1 и менее q1=0,2 дефектных изделий, то партию можно считать удовлетворительного качества. Поставщик согласен на риск α=0,15, а заказчик согласен на риск β=0,15. Определить приемочное (А0) и браковочное (А1) числа дефектных изделий в выборке объемом n=20 изделий.
Решение. Партия изготовленных изделий не большая (N<100), а относительный объем выборки велик (n/N=0,4), то контроль необходимо проводить исходя из гипергеометрического распределения, т.е. расчеты проводить по формулам (6.2) и (6.3).
1. Определяются исходные данные, необходимые для решения задачи:
– объем изготовленной партии;