Matematikai statisztikai módszerek az ellenőrzési eljárásokban VI.

A termelő-ellenőrző folyamatok minőségbiztosító rendszerének tervezési szervezési és megvalósítási irányelvei/Kézirat

Szerző

Szerkesztő

'Dr. Sarkadi Károly: Matematikai statisztikai módszerek az ellenőrzési eljárásokban VI. ' összes példány

Kiadó:	Mérnöki Továbbképző Intézet
Kiadás helye:	Budapest
Kiadás éve:	1969
Kötés típusa:	Ragasztott papírkötés
Oldalszám:	132 oldal
Sorozatcím:	Mérnöki Továbbképző Intézet előadássorozata
Kötetszám:	4689
Nyelv:	Magyar
Méret:	23 cm x 17 cm
ISBN:
Megjegyzés:	Kézirat. Megjelent 267 példányban. 29 fekete-fehér ábrával illusztrált.

Értesítőt kérek a kiadóról

Értesítőt kérek a sorozatról

A beállítást mentettük,
naponta értesítjük a beérkező friss
kiadványokról

Előszó

1. BEVEZETÉS ÉS ALAPFOGALMAK
1.1. A valószínűségszámítás és a matematikai statisztika ipari alkalmazásának lehetőségei
Az már közismert, hogy milyen nagy szerepe van a véletlennek a termelési folyamatokban és a műszaki ellenőrzésben. Tudjuk, hogy nincsen pl. olyan gyártási folyamat, amely pontosan egyforma munkadarabokat állítana elő; mindig vannak olyan véletlen okok, amelyek az egyes darabok közötti különbségeket előidézik. Szerep jut a véletlennek a termékek ellenőrzésében is. Minden egyes darabot minden tulajdonsága szempontjából ritkán lehetséges ellenőrizni s ezért kénytelenek vagyunk mintavételes ellenőrzést alkalmazni. Az, hogy mely darabok kerülnek a próbacsoportba, az is a véletlentől függ.
A fentiekből következik, hogy a minőségellenőrzés helyesen csak a véletlennel foglalkozó tudományok, a valószínűségszámítás és a matematikai statisztika alkalmazásával lehetséges.
A valószínűségszámítás és a matematikai statisztika szorosan egybefonódó tudományágak; általában a matematikai statisztikát a valószínűségszámítás részének, magát a valószínűségszámítást pedig a matematika részének szokták tekinteni. A matematikai statisztika és a szorosabb értelemben vett valószínűségszámítás között az a különbség, hogy a valószínűségszámítás az egyszerűbb, ismertnek feltételezett véletlen jellegű törvényszerűségekből bonyolultabbakra való következésre vonatkozik, míg a matematikai statisztika szerepe fordított: tapasztalati megfigyeléseinkből vonunk le következtetést és állapítunk meg valamilyen véletlen jellegű törvényszerűséget. Más szóval a valószínűségszámítás deduktív, a matematikai statisztika induktív következtetésekkel foglalkozik.
Mivel a minőségellenőrzés alkalmával a tapasztalati adatokból következtetünk valamilyen árutétel vagy gyártási folyamat minőségére, nekünk elsősorban a matematikai statisztikára van szükségünk.
Első legfontosabb példaként említjük meg azt, amikor egy árutétel hibaarányára akarunk következtetni a tételből vett minta alapján. Matematikai szakképzettség nélkül is világos, hogy a minta hibaaránya használható a tétel hibaarányának a becslésére, ezt alkalmazták azelőtt is, mielőtt a matematikai statisztikai módszerei ismertté váltak. Vissza

Tartalom

1. Bevezetés és alapfogalmak 5
1.1. A valószínűségszámítás és a matematikai statisztika ipari alkalmazásának lehetőségei 5
1.2. A statisztikai módszerek jelentősége 6
1.3. A valószínűségszámítás elemei. Véletlen események, gyakoriság, valószínűség 9
2. Diszkrét eloszlások és minősítéses mintavétel 14
2.1. A binomiális eloszlás 14
2.2. A valószínűségi változó fogalma 16
2.3. Eloszlásfüggvény 17
2.4. Várható érték és szórás 18
2.5. Független kísérletsorozat és mintavétel 19
2.6. Selejtellenőrzés mintavétellel 21
2.7. Poisson-eloszlás 24
3. Folytonos eloszlások és méréses mintavétel 26
3.1. Folytonos valószínűségi változó és eloszlása 26
3.2. Valószínűségi változók függetlensége 28
3.3. Méréses mintavétel 28
3.4. Tapasztalati eloszlásfüggvény 29
3.5. A minta átlaga 30
3.6. A minta szórása 31
3.7. Osztálybasorolás 32
3.8. Normális eloszlás 39
4. Becslés 44
4.1. Becslés, standard hiba 44
4.2. Inefficiens becslések 45
4.3. Szórásnégyzet (szórás) becslése 45
4.4. Adatfelvétel terjedelemátlag segítségével 46
4.5. Következtetés az előzetes adatfelvétel alapján 48
4.6. Az adatok grafikus kiértékelése 50
5. Hipotézisvizsgálat. Gyártásközi ellenőrzés 54
5.1. Hipotézisvizsgálat 54
5.2. Az ellenőrző kártya 55
5.3. Az ellenőrző határok számítása 58
5.4. Az ellenőrzőkártya vezetése 60
5.5. Minősítéses ellenőrzés 61
6. Mintavételi táblázatok 64
6.1. Mintanagyság megválasztása az egyszeres mintavételnél 64
6.2. Kétszeres és többszörös tervtípus 67
6.3. A mintavételi táblázatok szakmai használata 71
6.4. Összesítő értékelés a mintavételi eredmények alapján 73
6.5. Méréses átvételi tervek 73
7. Egyéb statisztikai módszerek 83
7.1. Konfidencia határok 83
7.2. Statisztikai próbák 90
7.3. Illeszkedésvizsgálat 101
7.4. Független valószínűségi változók függvénye szórásának kiszámítása 106
I. sz. Függelék: Korreláció - és regresszió számítás 109
I.1. Stochasztikus kapcsolatok 109
I.2. A két- és többdimenziós normális eloszlás 111
I.3. Az összefüggés grafikus vizsgálata 112
I.4. A regressziós egyenes meghatározása 112
I.5. Regressziós parabola 117
I.6. Egyéb közelítés 118
I.7. Többszörös regresszió 119
II. sz. Függelék: Megbízhatósági vizsgálatok 123
II.1. A megbízhatóságelmélet matematikai statisztikai problémái 123
II.2. Élettartam eloszlás 123
II.3. Meghibásodási tényező 124
II.4. A meghibásodási tényező és a megbízhatóság becslése 126
II.5. Átvételi eljárások és két gyártmánytípus összehasonlítása 127
II.6. Berendezések megbízhatósági vizsgálata 127

Témakörök

Dr. Sarkadi Károly

Dr. Sarkadi Károly műveinek az Antikvarium.hu-n kapható vagy előjegyezhető listáját itt tekintheti meg: Dr. Sarkadi Károly könyvek, művek

Megvásárolható példányok

Nincs megvásárolható példány
A könyv összes megrendelhető példánya elfogyott. Ha kívánja, előjegyezheti a könyvet, és amint a könyv egy újabb példánya elérhető lesz, értesítjük.

Előjegyzem