- •В.В. Нешитой
- •Методы статистического анализа
- •На базе
- •Обобщенных распределений
- •Предисловие
- •Введение
- •I. Случайные события и их вероятности
- •1.1. Случайные события. Испытания. Относительная частота и вероятность
- •1.2. Виды случайных событий
- •1.3. Определения вероятности
- •1.4. Основные формулы комбинаторики
- •II. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1. Теорема сложения вероятностей (несовместных событий)
- •2.2. Теорема умножения вероятностей (независимых событий)
- •2.3. Формула полной вероятности
- •2.4. Теорема гипотез (формула Бейеса)
- •III. Дискретные случайные величины
- •3.1. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •3.2. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •3.2.1. Математическое ожидание
- •3.2.2. Свойства математического ожидания
- •3.2.3. Дисперсия дискретной случайной величины
- •3.2.4. Свойства дисперсии
- •3.2.5. Среднее квадратическое отклонение
- •3.2.6. Одинаково распределенные взаимно независимые случайные величины
- •3.2.7. Моменты (начальные, центральные) дискретной случайной величины
- •4.2. Плотность распределения
- •4.3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •4.4. Примеры непрерывных распределений
- •4.4.1. Нормальный закон
- •5.2. Статистическое распределение выборки. Полигон. Гистограмма. Эмпирическая функция распределения
- •5.3. Статистические оценки параметров. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность)
- •5.4. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
- •5.5. Метод наибольшего правдоподобия
- •VI. Обобщенные распределения. Системы непрерывных распределений
- •6.1. Методы построения обобщенных распределений
- •6.2. Построение системы непрерывных распределений методом обобщения
- •6.3. Классификация обобщенных распределений
- •Распределения группы а
- •Распределения группы б
- •Группа симметричных распределений
- •6.4. Распределения функций случайного аргумента
- •6.5. Три основные и три дополнительные системы непрерывных распределений в. Нешитого
- •VII. Оценивание параметров обобщенных распределений. Критерии для классификации кривых. Центральная предельная теорема
- •7.1. Метод наименьших квадратов
- •Значение функции распределения f(tc)
- •7.2. Метод наибольшего правдоподобия
- •7.3. Классический метод моментов
- •7.3.3. Симметричные распределения Ic-iiIc типов
- •7.3.4. Критерии для классификации кривых по методу моментов
- •7.4. Универсальный метод моментов
- •7.4.1. Законы распределения суммы независимых случайных величин
- •7.4.2. Центральная предельная теорема для трех систем непрерывных распределений
- •7.4.3. Законы распределения среднего выборочного
- •7.5. Общий устойчивый метод
- •VIII. Выравнивание и прогнозирование статистических распределений
- •8.1. Выбор системы непрерывных распределений для выравнивания статистических распределений
- •8.2. Построение выравнивающей кривой распределения по статистическим данным
- •8.2.1. Выравнивание по классическому методу моментов
- •8.2.2. Выравнивание по универсальному методу моментов
- •8.2.3. Выравнивание по общему устойчивому методу
- •8.2.4. Выравнивающее распределение суммы независимых случайных величин
- •8.2.5. Выравнивающее распределение среднего выборочного
- •8.3. Прогнозирование распределений
- •8.3.1. Первая система непрерывных распределений
- •8.3.2. Вторая система непрерывных распределений
- •Распределение населения страны по среднедушевому совокупному доходу, в % к итогу
- •8.3.3. Показатели стабильности и качества выборки
- •Iх. Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов на базе обобщенных распределений
- •9.1. Показатели состояния технологического процесса
- •9.2. Пример статистической обработки результатов замера контролируемого параметра по программе
- •Контрольный листок Деталь №_____(название) ø50 мм ±0,012 Точность си 0,002 Дата________ Время_______
- •Отклонения от номинального размера детали «nn» ø50 ±0,012
- •Показатели статистического распределения ( )
- •9.3. Экономическая эффективность применения обобщенных распределений
- •9.4. Особенности применения статистических методов в области строительства
- •Х. Надежность как особый критерий качества
- •10.1. Некоторые показатели надежности для невосстанавливаемых объектов
- •Плотность распределения отказов
- •Интенсивность отказов
- •Гамма-процентный ресурс
- •10.2. Вычисление показателей надежности по обобщенным распределениям
- •Результаты наблюдений о наработке до отказа двигателей панелевозов (ti – пробег до отказа в тыс. Км.; mi – число панелевозов, имеющих наработку ti)
- •Показатели статистического распределения (snr2v97)
- •Логарифмическое распределение типа 1.1 с параметрами
- •XI. Временные (динамические) ряды
- •11.1. Методы выделения тренда
- •11.2. Построение кривых роста для выравнивания временных рядов
- •11.2.1. Построение кривых роста с заданными свойствами
- •11.2.2. Метод обобщения
- •11.2.3. Кривые роста на базе обобщенных распределений
- •11.3. Оценивание параметров кривых роста
- •11.3.1. Уравнение прямой
- •11.3.2. Экспонента
- •11.3.3. Обобщенная кривая роста
- •11.4. Прогнозирование временных рядов
- •11.4.1. Параметрический метод прогнозирования
- •11.4.2. Непараметрический метод прогнозирования
- •Заключение
- •Номограмма для установления типа выравнивающего распределения и нахождения оценок параметров k, u по методу моментов
- •Номограмма для установления типа выравнивающего распределения и нахождения оценок параметров k, u по общему устойчивому методу
- •Значения квантили в зависимости от уровня вероятности и числа степеней свободы r
- •Приложение 5
- •Литература
- •Содержание
Х. Надежность как особый критерий качества
Надежность в отличие от других показателей качества содержит новый параметр – время. Поэтому контроль надежности сложнее контроля качества. Он требует больших затрат на сбор достоверных статистических данных в связи с длительными сроками службы различных приборов, машин и механизмов.
В области строительства имеются дополнительные трудности, связанные с большим разнообразием конструкций, зависимостью их долговечности от сроков хранения под открытым небом и т.д.
Надежность – это комплексный показатель качества, включающий [5]:
безотказность;
ремонтопригодность;
сохраняемость;
долговечность.
Безотказность – свойство объекта непрерывно сохранять работоспособность в течение некоторого времени или некоторой наработки (например, прочность, жесткость и т.д.).
Ремонтопригодность – приспособленность объекта к обнаружению причин отказов и восстановлению работоспособного состояния.
Сохраняемость – свойство объекта сохранять свои показатели безотказности, долговечности, ремонтопригодности в течение и после хранения или транспортирования.
Долговечность – свойство объекта сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при условии регулярного техосмотра и ремонта.
Предельное состояние оценивается либо с точки зрения техники безопасности, либо экономической целесообразности.
10.1. Некоторые показатели надежности для невосстанавливаемых объектов
Если по статистическим данным установлен закон распределения такого показателя, как наработка до отказа, то теоретически с высокой точностью могут быть вычислены различные показатели надежности при заданном моменте времени. Рассмотрим некоторые из них.
Вероятность безотказной работы за время t - определяется по формуле
,
где Т – случайное время работы (наработка до отказа); F(t) – функция распределения (вероятность отказа).
Плотность распределения отказов
.
Интенсивность отказов
.
Величина λ(t) представляет собой вероятность возникновения отказа объекта за единичный промежуток времени, следующий за моментом времени t при условии, что до этого момента отказ объекта не произошел.
Средняя наработка до отказа
.
Гамма-процентный ресурс
,
т.е. наработка, при которой исправно γ% элементов объекта.
10.2. Вычисление показателей надежности по обобщенным распределениям
Рассмотрим пример, позаимствованный из книги [5, c.259]
Таблица 10.2.1.
Результаты наблюдений о наработке до отказа двигателей панелевозов (ti – пробег до отказа в тыс. Км.; mi – число панелевозов, имеющих наработку ti)
-
ti
mi
ti
mi
10
20
30
40
5
27
26
21
50
60
70
80
12
6
2
1
По статистическим данным табл. 10.2.1 найдем выравнивающее распределение.
Пусть статистическое распределение наработки до отказа описывается второй системой непрерывных распределений.
Воспользовавшись программой SNR2V97, по общему устойчивому методу найдем, что выравнивающим является логарифмическое распределение I типа с параметром β=1, которое дополняет вторую систему непрерывных распределений (см. распечатку – табл. 10.2.2).
Таблица 10.2.2