Составители:
3
ПРЕДИСЛОВИЕ
В преподавании различных инженерных дисциплин для специально-
стей приборостроительного профиля большое внимание уделяется ве-
роятностно-статистической подготовке, которая закладывает основы
статистического мышления современного инженера.
Серьезная подготовка в области применения вероятностно-статис-
тических методов требуется при обработке результатов эксперимен-
тов, проведении экономических анализов, анализе точности техничес-
ких систем, производственных процессов и т. д. В последнее время
особую важность приобрели статистические методы контроля качества
продукции и процессов.
В связи с повышением внимания к вероятностно-статистическим
вопросам инженерной подготовки совершенствовалась методика пре-
подавания; сформировалась номенклатура этих вопросов; выделились
ключевые методы (в частности, "семь простых методов контроля"); стали
широко внедряться компьютерные методы вероятностно-статистичес-
кого анализа с применением мощных пакетов прикладных программ,
ушло в прошлое применение различных вероятностно-статистических
таблиц. Все это требует изменения практики решения как традицион-
ных вероятностно-статистических задач обработки данных и анализа
процессов, так и относительно новых задач управления качеством про-
дукции и процессов.
Настоящее учебное издание посвящено изложению методов решения
простейших вероятностно-статистических задач в компьютерной среде
Matlab, которая имеет широкое распространение в вузовской преподава-
тельской практике. Выбор задач определялся их нацеленностью на при-
менение, в первую очередь, в области управления качеством.
1. ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА КАК СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
1.1. Показатели качества как непрерывные
случайные величины
Для характеристики показателя качества как непрерывной случайной
величины (СВ) используются следующие основные характеристики:
плотность вероятности w(x);
функция распределения F(x);
математическое ожидание μ;
