Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь  


Построение гистограммы




 

Разделяем вариационный ряд на интервалы. Статистическая вероятность попадания i-ого результата в данный интервал находим по формуле:


 

где n- частота попадания результатов в каждый k-й интервал.

 

 

Вычисляем ширину интервала по формуле :

 

 

Определяем границы интервалов, затем определяем частоту попадания в интервалы и середины интервалов. Результаты расчетов сводим в таблицу 3.

 

Таблица 3 - Промежуточные значения интервального ряда

Границы интервалов xi - xi+1 Середина интервалов xi0 Частота попадания mi Статистическая вероятность pi
1 2 3 4
0,5 – 0,55 0,525 19 0,19
0,55 – 0,60 0,575 5 0,05
0,60 – 0,65 0,625 7 0,07
0,65 – 0,70 0,675 40 0,40
0,70 – 0,75 0,725 9 0,09
0,75 – 0,80 0,775 1 0,01
0,80 – 0,85 0,825 3 0,03
0,85 – 0,90 0,875 1 0,01
0,90 – 0,95 0,925 0 0,00
0,95 – 1,00 0,975 15 0,15

 

Представим заданный статистический ряд в виде гистограммы (Приложение А, рисунок А.1).

 

2.5 Определение коэффициента точности:

 

, где

 

6 S- поле рассеивания;

U-l- ширина поля допуска

 

 

Вывод: процесс обеспечивает более высокую точность, чем требует НТД.



 

2.6 Определение коэффициента настроенности:

 

, где

 

- значение смещения вершины кривой распределения случайной величины от середины поля допуска.

 

, где

 

- середина поля допуска

- середина интервала

 

- для 1-го интервала;

- для 2-го интервала;

 - для 3-го интервала;

- для 4-го интервала;

- для 5-го интервала;

 - для 6-го интервала;

- для 7-го интервала;

- для 8-го интервала;

 - для 9-го интервала;

 - для 10-го интервала.

 

Вывод: т.к коэффициент настроенности меньше 1 с вероятностью 0,997 можно сказать, что процесс настроен.

 

2.7 Определяем фактический коэффициент настройки:

 

 для 1-го интервала;

 для 2-го интервала;

 для 3-го интервала;

 для 4-го интервала;

 для 5-го интервала;

 для 6-го интервала;

 для 7-го интервала;

 для 8-го интервала;

 для 9-го интервала;

 для 10-го интервала;

 

Вывод: т.к коэффициент настроенности меньше 1 с вероятностью 0,997 можно сказать, что процесс настроен.

 

2.8 Определение допустимого коэффициента точности:

 


Вывод: с вероятностью 0,997 можно сказать, что процесс точен.

 

2.9 Определение коэффициента запаса точности ( является резервом на смещение наладки технологического процесса):

 

 

Вывод: с вероятностью 0,997 можно сказать, что резерв на смещение технологического процесса равен 97%.

 

2.10 Определение коэффициента стабильности:

 

, где

 

- оценка СКО в фиксированный момент времени.

- оценка СКО в сравнительный момент времени.

Разобьем выборку n=100 на группы по 20 значений и для каждой определим  и СКО.

Для первой группы:

Для второй группы:

Для третьей группы:

Для четвертой группы:

Для пятой группы:

Тогда:

 

; ; ;


Т.к коэффициенты стабильности отличаются друг от друга, следовательно, технологический процесс нестабилен.

ВЫВОД: с вероятностью 0,997 можно сказать, что технологический процесс точен, но не стабилен.

 

Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой



Читайте также:



©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (96)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.015 сек.)
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7