Составители:
8
размеров дефектов). На примере этого распределения особенно хоро
шо видно, что чем больше σ, тем более широкой является кривая
распределения относительно среднего значения.
При этом полная площадь под кривыми распределения остается
равной единице (F(∞)=1). Если пределы интегрирования ограничить
конечным значением x = x
0
, то F(x
0
) < 1. Если принять x
0
= x ± 3σ, то
вероятность будет равна 0,9973. Это означает, что практически все
возможные значения случайных событий лежат в интервале
3x ±σ
.
В интервале 2x ±σ содержится приблизительно 95 % вероятностей
случайных событий.
Существует строгое доказательство (теорема Лапласа), что при
большом n биномиальное распределение с хорошим приближением
(тем точнее, чем больше n) может быть описано с помощью нормаль
ного распределения с теми же средним значением и дисперсией, что у
биномиального. Из этого следует, что интервал
3x ±σ
охватывает
практически все возможные значения случайных величин не только
для нормального, но также для биномиального распределения.
3.2. Статистический контроль качества продукции.
Основные понятия. Общие положения
3.2.1. Задачи и условия статистического контроля
Введение контроля всегда увеличивает издержки производства за
счет появления дополнительных непроизводственных расходов, ко
торые приводят к удорожанию продукции. Однако при правильно
организованном контроле снижаются расходы на изготовление и эк
сплуатацию некачественной продукции.
С применением статистических методов решают следующие ос
новные задачи контроля:
Рис. 3.1. Нормальный закон распределения (на кривых указано среднее
квадратическое отклонение)
=05,
1
2
P
x
x
(
)
x
x
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- …
- следующая ›
- последняя »
