Материал: 4460

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

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

 

 

 

 

 

N 50

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;