Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Стат. методы УК (Лекции).doc
Скачиваний:
4
Добавлен:
01.01.2020
Размер:
4.09 Mб
Скачать

8.4 Контрольные карты для альтернативных признаков

Наиболее распространённые КК для альтернативных признаков представлены в таблице 8.1. Для обеспечения эффективности этих карт требуются большие объёмы выборок (свыше ста единиц продукции), причём объёмы выборок должны быть одинаковыми (допускается различие не более 25%). Во всех случаях, если есть такая возможность необходимо отдавать предпочтение КК по количественным признакам.

Таблица 8.1

Обозначение

карты

Контролируемый параметр

Средняя линия

Линии границ

Примечание

р-карта

Доля несоответствующих единиц в группе

КГ= 3

ПГ= 2

p=

nр-карта

Число несоответствующих единиц

КГ= 3np

ПГ= 2np

p=

c-карта

Число несоответствий

КГ= 3

ПГ= 2

Используется

распределение Пуассона

u-карта

Число несоответствий на единицу продукции

КГ= 3

ПГ= 2

Используется

распределение Пуассона

8.5 Традиционные кк Шухарта

8.5.1 -карта контроля Шухарта

Согласно следствию из теоремы Лиденберга-Фёллера распределение значений выборочного среднего случайных выборок, полученных из одной генеральной совокупности, стремится к нормальному при объеме выборки, равном или большем 4, даже если эта генеральная совокупность не является нормальной. Почти все значения (за исключением только 0.27%) в нормальном распределении лежат внутри интервала среднее 3-сигма.

Отсюда следует, что если в длинной последовательности измерений выборки являются нормальными и произведены из одной генеральной совокупности, то их средние почти всегда попадают внутрь интервала ( 3 ). Это видно из рисунка 8.3, на котором изображена контрольная карта для средних 100 выборок по 4 из нормально распределённой совокупности чисел, представленных в таблице 8.2. Ни одна точка не выходит за контрольные пределы 45 и 15. Для 1000 выборок по 4 из этого резервуара только 2 из 1000 точек выходят за эти контрольные пределы.

 

Рисунок 8.3

Таблица 8.2 - 400 измерений, объединенные в выборки по 4

Измерения

Среднее

Размах R

Стд. откл. s

47

32

44

35

39,5

15

7,1

33

33

34

34

33,5

1

0,6

34

34

31

34

33,25

3

1,5

12

21

24

47

26

35

14,9

35

23

38

40

34

17

7,6

19

37

31

27

28,5

18

7,5

23

45

26

37

32,75

22

10,1

33

12

29

43

29,25

31

12,9

25

22

37

33

29,25

15

6,9

29

32

30

13

26

19

8,8

40

18

30

11

24,75

29

12,8

21

18

36

34

27,25

18

9,1

26

35

31

29

30,25

9

3,8

52

29

21

18

30

34

15,4

26

20

30

20

24

10

4,9

19

1

30

30

20

29

13,7

28

34

39

17

29,5

22

9,5

29

25

24

30

27

6

2,9

21

37

32

25

28,75

16

7,1

24

22

16

35

24,25

19

7,9

28

39

23

21

27,75

18

8,1

41

32

46

12

32,75

34

15

14

23

41

42

30

28

13,8

32

28

46

27

33,25

19

8,8

42

34

22

34

33

20

8,2

20

38

27

32

29,25

18

7,6

30

14

37

43

31

29

12,5

28

29

32

35

31

7

3,2

35

30

37

26

32

11

5

51

13

45

55

41

42

19,1

34

19

11

16

20

23

9,9

32

28

41

40

35,25

13

6,3

14

31

20

35

25

21

9,7

25

44

29

27

31,25

19

8,7

18

22

20

33

23,25

15

6,7

21

31

39

25

29

18

7,8

17

44

54

13

32

41

20,1

36

48

19

41

36

29

12,4

25

31

38

30

31

13

5,4

35

21

20

34

27,5

15

8,1

21

22

44

19

26,5

25

11,7

39

22

24

29

28,5

17

7,6

40

44

24

18

31,5

26

12,5

23

25

46

29

30,75

23

10,5

23

37

44

34

34,5

21

8,7

36

52

30

28

36,5

24

10,9

35

23

11

5

18,5

30

13,3

33

15

40

29

29,25

25

10,5

18

30

22

25

23,75

12

5,1

23

30

20

19

23

11

5

7

32

36

38

28,25

31

14,4

29

30

39

31

32,25

10

4,6

36

12

34

25

26,75

24

10,9

36

37

39

32

36

7

2,9

38

9

25

39

27,75

30

14

11

44

29

29

28,25

33

13,5

31

18

31

25

26,25

13

6,2

22

47

12

27

27

35

14,7

29

24

32

44

32,25

20

8,5

42

26

32

27

31,75

16

7,3

29

40

43

29

35,25

14

7,3

23

22

23

39

26,75

17

8,2

34

27

52

28

35,25

25

11,6

27

40

23

24

28,5

17

7,9

34

38

16

28

29

22

9,6

39

19

39

32

32,25

20

9,4

42

25

25

42

33,5

17

9,8

30

25

38

39

33

14

6,7

43

22

10

28

25,75

33

13,7

17

31

10

16

18,5

21

8,9

40

49

38

37

41

12

5,5

22

39

26

18

26,25

21

9,1

30

36

34

18

29,5

18

8,1

41

37

27

32

34,25

14

6,1

5

20

43

26

23,5

38

15,7

38

26

38

25

31,75

13

7,2

27

38

40

33

34,5

13

5,8

20

23

28

35

26,5

15

6,6

29

29

34

29

30,25

5

2,5

25

35

37

42

34,75

17

7,1

42

59

38

28

41,75

31

12,9

24

32

22

22

25

10

4,8

38

40

31

52

40,25

21

8,7

22

52

33

27

33,5

30

13,1

46

32

20

50

37

30

13,7

27

29

24

15

23,75

14

6,2

31

26

34

35

31,5

9

4

32

46

30

32

35

16

7,4

35

20

34

46

33,75

26

10,7

55

25

33

54

41,75

30

15,1

22

46

52

42

40,5

30

13

14

24

2

43

20,75

41

17,3

36

52

19

50

39,25

33

15,3

29

21

17

9

19

20

8,3

33

31

32

18

28,5

15

7

52

34

17

5

27

47

20,5

23

41

21

29

28,5

20

9

28

22

45

21

29

24

11,1

32

27

16

30

26,25

16

7,1

23

23

27

36

27,25

13

6,1

 

На рисунке 8.3 центральная линия установлена в значение 30, равное , известному значению математического ожидания генеральной совокупности. Пределы «3 - сигма» могли быть вычислены на основе известного значения , которое округленно равно 10. Стандартная ошибка для среднего (стандартное отклонение выборочного среднего как случайной величины) равна:

Следовательно, границы «3-сигма» расположены на расстоянии 3 =3*5=15 от значения 30, что соответствует верхнему контрольному пределу 45 и нижнему контрольному пределу 15.

Неверно утверждать, что для длинной серии, при условии неизменности генеральной совокупности, за границы 3-сигма на -карте будут выходить именно 27 точек из 10000 (т.е. 0.27% всех наблюдений). Это может быть верным только в случае, когда значения в точности нормальные и контрольные пределы основаны на известных значениях  и . На практике, несмотря на то, что распределение значений приблизительно нормально, этим фактом нужно пользоваться осторожно. Если генеральная совокупность не нормальна, то границы 3-сигма предпочтительнее вычислять по наблюдаемым данным, а не по параметрам генеральной совокупности. Границы 3-сигма при неправильном применении могут стать плохими индикаторами отсутствия статистической устойчивости.

Границы 3-сигма редко дают ошибку при обнаружении нарушений в работе процесса (т.е. неслучайных причин изменчивости), когда на самом деле нарушений не происходит. Если точки на -карте попадают вне границ 3-сигма, это хорошее основание для уверенности в том, что наблюдается влияние на изменчивость качества некоторых факторов, которые должны быть выявлены.