Методическое руководство к лабораторной работе "Статистический метод определения погрешности обработки исследуемой операции". Шахаев Ж.А. - 5 стр.

                                  Рисунок 2.3.

      больше чем у кривой 2. Однако считать это признаком большей
нестабильности условий первой операции не совсем правильно. Хотя V1›V2 , но
количество размеров, лежащих вблизи центра группирования, в первом случае
намного больше, чем во втором (σ 1‹ σ 2). Кроме того, среднеквадратичным
отклонением широко пользуются при переходе от практических кривых к
законам распределения.
      Практически кривые получаются в виде ломанных линий (полигона),
имеющих не вполне правильную форму. Использовать их для вывода общих
закономерностей затруднительно. Поэтому практические кривые заменяют
подходящими      теоретическими     кривыми,     изображающими      вполне
определенные     законы    распределения,    задаваемые   математическими
уравнениями.
      В уравнениях теоретических кривых у=f(х) отклонение служит
аргументом, а его функция у представляет вероятность получения того
отклонения. Для удобства сопоставления практической кривой с теоретической
обе кривые строят в одинаковом масштабе. При этом вся площадь
охватываемая кривой, численно равна единице (100 % деталей). Часть этой
площади, соответствующая некоторому интервалу отклонений, измерят
частость ( а при переходе от практической кривой к закону распределения
(вероятности) попадания отклонений в этот интервал.
      Величина среднеквадратичного отклонения σ является единственным
параметром, определяющим форму кривой закона нормального распределения
(кривой Гаусса) (рисунок 2.4.), к которой иногда очень близко подходят
практические кривые.
      Уравнение этой кривой в координатах с началом в центре группирования
имеет вид



     где е – основание натуральных логорифмов (е= 2,718…)


                                                                          5