Составители:
2. Положительно (отрицательно) скошенное распределение.
Среднее значение гистограммы локализовано слева (справа) от
центра размаха. Частоты довольно резко спадают при движении
влево (вправо) и, наоборот, медленно вправо (влево). Форма
асимметрична. Такая форма встречается, когда нижняя (верхняя) граница
регулируется либо теоретически, либо по значению допуска или когда левое (правое)
мо.
значение недостижи
положительная (отр
разные средние.
3. Распределение с обрывом слева (справа). Среднее
арифметическое гистограммы локализуется далеко слева (справа)
от центра размаха. Частоты резко спадают при движении влево
(вправо), и, наоборот, медленно вправо (влево). Форма
асимметрична. Эта форма часто встречается при 100% просеивании изделий из-за
плохой воспроизводимости процесса, а также, когда проявляется резко выраженная
ицательная) асимметрия.
4. Плато (равномерное и прямоугольное распределение).
Частоты в разных классах образуют плато, так как все классы
имеют более или менее одинаковые ожидаемые частоты. Эта
форма встречается в смеси нескольких распределений, имеющих
5. Двухпиковый тип (бимодальный). В окрестностях центра
диапазона данных частота низкая, зато есть по пику с каждой
стороны. Эта форма встречается, когда смешиваются два
распределения с далеко отстоящими средними значениями.
6. Распределение с изолированным пиком. Наряду с
распределением обычного типа появляется изолированный пик.
Эта форма появляется при наличии малых включений данных из
другого распределения. Например, как в случае нарушения
нормального процесса, появления ошибки измерения или простого включения
данных другого процесса.
Рис. 19. Типы “неидеальных” гистограмм, встречающихся на практике.
В этом случае чтобы избежать ошибки следует использовать
аналитические методы, которые состоят в определении по выборке объема
n оценок различных показателей формы эмпирического распределения:
асимметрии, эксцесса, коэффициента формы распределения,
контрэксцесса, энтропийного коэффициента и т. п. Найденные оценки
сравниваются с допустимыми значениями показателей для теоретических
законов распределения. Если оценки показателей формы эмпирического
распределения, найденные по выборке, попадают в интервал значений
показателей, допустимый для какого-то теоретического распределения, то
этот закон принимается в качестве гипотезы и проверяется его
соответствие экспериментальным данным по критериям согласия. В
реальном случае из-за ошибок измерения оценки некоторых показателей
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- …
- следующая ›
- последняя »
