Управление качеством электронных средств. Абомелик Т.П. - 98 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

98
где yx, – математические ожидания параметров х и у; σ
х
, σ
у
– среднеквадратичные
отклонения параметров х и у; n – объем выборки.
Для независимых случайных величин коэффициент корреляции равен нулю. Такие
величины называют некоррелированными. Коэффициент корреляции характеризует не
всякую, а линейную зависимость. Эта зависимость может быть представлена в виде
уравнения линии регрессии, т. е. уравнением прямой линии, вдоль которой располагаются
точки корреляционного поля.
Диаграмму
разброса часто называют полем корреляции. С помощью диаграмм разброса
удобно наблюдать характер изменения параметров качества во времени при воздействии
различных факторов.
В этом случае на оси абсцисс откладывают начальные значения контролируемого
параметра x
1
, x
2
, …, x
n
(t = 0), а по оси ординат значения параметра качества через время
t = t
1
, y
1
, y
2
, …, y
n
. Эта совокупность точек образует диаграмму разброса (поле корреляции)
(рис. 4.13).
Проведем из начала координат биссектрису. Если все точки лягут на биссектрису, то
это означает, что значения данного параметра не изменялись в процессе эксперимента.
Следовательно, исследуемый фактор (или факторы) не влияют на параметры качества.
Если основная масса точек лежит под
биссектрисой, то
это значит, что значение параметра
качества за прошедшее время уменьшались. Если же
точки лежат выше биссектрисы (рис. 3.23), то значения
параметра за рассматриваемое время возросли.
С помощью диаграмм разброса можно выяснить,
имеется ли между двумя рассматриваемыми
параметрами корреляционная связь, и определить вид
этой связи.
На рис. 4.14, а приведен пример прямой
корреляции.
На рис. 4.14,б приведен пример обратной
(отрицательной) корреляции. На рис. 4.15 показан
пример отсутствия корреляции, когда никакой
выраженной зависимости между х и у не наблюдается. Между параметрами х и у возможен
также случай криволинейной корреляции (рис. 4.16). Если при этом диаграмму разброса
можно разделить на участки, имеющие прямолинейный характер, то проводят такое
разделение и исследуют каждый участок в отдельности как прямолинейную корреляцию.
Рис. 4.14. Примеры корреляционной зависимости
а) Прямая корреляции
б) Обратная (отрицательная)
корреляция
Рис. 4.13. Диаграмма разброса
(
поле ко
рр
еляции
)

Страницы