Составители:
6
Квантиль распределения порядка P – K
p
– величина, обратная функ-
ции распределения
F(K
p
) = P.
Перечень операторов Matlab, упомянутых в подразд. 1.1:
1) плотность вероятности гауссовской СВ – normpdf (x, mu, sigma);
2) плотность вероятности стандартной нормальной СВ – normpdf (x);
3) функция распределения гауссовской СВ – normcdf (x, mu, sigma);
4) функция распределения стандартной нормальной СВ – normcdf(x);
5) математическое ожидание и дисперсия – [mu, D] = normstat(m, v);
6) квантиль распределения порядка P – norminv(P, mu, sigma).
1.2. Показатели качества как дискретные
случайные величины
Для характеристики ПК как дискретной СВ используются характе-
ристики:
ряд распределения – P(x) – вероятность того, что СВ примет значе-
ние x = x
1
, x
2
, …, x
n
;
функция распределения F(x);
математическое ожидание μ;
дисперсия D или стандартное отклонение
σ .D=
Математическое ожидание и дисперсия определяются по формулам
2
01
μ(); ()(μ).
nn
ii ii
ii
xP x D P x x
==
==−
∑∑
(1.5)
где P(x
i
) – вероятность того, что СВ примет значение x
i
.
В практике контроля качества находят широкое применение два вида
СВ – биномиальная и пуассоновская.
Биномиальная случайная величина
Ряд распределения задается выражением
() (1 ) ,
xx nx
n
Px C p p
−
=−
(1.6)
где n – число наблюдаемых изделий; x = 1, 2, … n; p – вероятность
появления изделий с интересующим нас признаком (дефектное, годное
изделие), рассматриваемая как известный параметр биномиального
распределения; P(x) – вероятность того, что СВ примет значение x.
В Matlab для вычисления P(x) применяется оператор
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- …
- следующая ›
- последняя »