Skip to content

Методы статистической обработки данных гост

Скачать методы статистической обработки данных гост fb2

Выполнено сопоставление нормативных документов, регламентирующих процедуры статистической обработки результатов измерений. Предложен алгоритм обработки результатов теплотехнического и теплохимического экспериментаоснованный на использовании стандартизованных методов, показаны основные особенности их применения.

Сформулированы требования к организации экспериментальных исследований с точки зрения последующей обработки их результатов. Предложен алгоритм обработки результатов теплотехнического и теплохимического эксперимента, основанный на использовании стандартизованных методов, показаны основные обработки их применения. Ключевые слова: статистический и теплохимический эксперимент, показатели точности результатов измерения, обработка результатов эксперимента.

This paper is devoted to the comparison of norm, regulating the procedures of measuring results statistical analysis. The authors suggest the algorithm of heat engineering and heat chemical experiment results analysis, which is based on standardized methods usage.

The main peculiarities of their application are also shown. The authors have formulated the requirements to the organization of researches in respect to their further results analysis. Key words: heat отчет о призывных ресурсах and heat chemical experiment, measuring results accuracy figures, experiment results analysis.

Идентификация математической данные некоторого объекта проводится по результатам экспериментальных исследований. Данные эксперимента представляют собой совокупности значений измеряемых методов, при этом каждому уровню параметра соответствует ряд его значений. Предварительная обработка результатов испытаний связана с применением статистических методов.

В общем случае предусматривается решение следующих задач: повышение качества исходной информации устранение неоднородностей данных ; получение основных вероятностных характеристик экспериментальных данных; получение основных вероятностных характеристик гостов, определяемых косвенно с использованием математической модели. В специальной литературе описано значительное число статистических методов обработки данных [1]. Выбор метода обработки определяется задачами исследования и направлениями дальнейшего использования получаемых результатов.

Однако главным требованием в отношении этих результатов является их представительность. Представительность результатов исследований, в частности, обеспечивается использованием стандартизованных методов обработки экспериментальных данных.

В России действует ряд нормативных документов, регламентирующих процедуры обработки результатов испытаний и способы представления полученных данных. Основная информация содержится в государственных стан.

Если нет специальных требований, в ходе обработки результатов измерений должны быть определены следующие характеристики: окончательные результаты измерений и доверительные границы их погрешности, показатели точности результатов измерений. С введением в действие нормативных документов [2, ] не отменено действие других государственных стандартов и нормативных документов, регламентирующих процедуры обработки экспериментальных данных, таких как [].

Вместе с тем между методами [2, ] и [] имеется ряд различий, в том числе, терминологических. Приведем пример. Процедуру обработки экспериментальных данных, получаемых как совокупность результатов многократных независимых прямых измерений, описывает государственный стандарт [3].

В соответствии с п. Сравнение нормативных документов [2, ] и [3] в отношении указанных обработок позволяет выявить следующие различия:. В стандарте [16] процедура получения окончательного результата измерения значительно расширена.

Стандарты [] указывают на достаточность унимодальности распределения. Связь между альтернативными способами представления результатов показана в [6]. Использование основных положений и терминологии нормативных документов [2, ] является предпочтительным, что обусловлено следующими причинами: во-первых, выдвигаемые документами [2, ] требования не противоречат lg dm5420k схема требованиям ранее изданных нормативных документов [], а лишь дополняют их; во-вторых, в [2, ] используется терминология международных стандартов, в частности основополагающего стандарта ИСО ; стандарты и другие нормативные документы [] являются нормативными документами Российской Федерации.

Регламентирующие материалы [] следует использовать, если поставленные задачи не могут быть решены с использованием нормативных документов [2, ]. Стандарт [11] устанавливает две основные характеристики точности, определяемые в госте обработки результатов измерений: правильность и прецизионность.

Под правильностью результата измерения понимается степень его близости к условно истинному значению измеряемой величины или, в случае отсутствия эталона измеряемой величины, степень близости среднего значения большой серии результатов измерений к принятому опорному значению.

Под прецизионностью результатов измерения понимается степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях. Крайние случаи совокупностей регламентированных условий например, таких как оператор, используемые средства и методы измерений, калибровка оборудования, параметры окружающей среды, интервалы времени между последовательными измерениями и пр.

В большинстве случаев существует возможность расчета только промежуточных показателей прецизионности, дающих оценку способности метода измерений к повторению результатов измерений в точно определенных условиях.

Анализ имеющихся в нормативных документах [] рекомендаций позволяет построить алгоритм обработки результатов теплотехнического или теплохимического эксперимента. Этот алгоритм предусматривает последовательное выполнение следующих операций:.

Допускается использование и других методов. Следует отметить, что в большинстве случаев при проведении экспериментальных исследований некоторого теплоэнергетического метода количество повторных измерений каждого химического параметра в рамках одного опыта не превышает трех, что не позволяет идентифицировать выбросы. Поэтому в таких случаях следует ограничиться применением стандартизованной данные определения окончательного результата измерений.

Государственный стандарт ГОСТ Р ИСО [14] устанавливает две меры правильности, а именно, систематическую погрешность метода данных и систематическую погрешность лаборатории. Первая принимается по справочным материалам при их наличии. Определение систематической погрешности лаборатории под лабораторией здесь может пониматься оператор, работающий с определенным измерительным прибором возможно при условиях, если, во-первых, установлено стандартное отклонение повторяемости метода измерений, и во-вторых, известны опорные значения параметров, определенные по методу с пренебрежимо малой систематической погрешностью.

В большинстве случаев дублирующие измерения параметров в ходе испытаний объекта не применяются, а стандартное отклонение повторяемости метода измерений неизвестно. В соответствии с требованиями п. Однако методики, изложенные в данном стандарте, могут применяться только в том случае, если заранее известно, что результаты измерений принадлежат нормальному распределению.

Для проверки этой гипотезы следует проводить специальный опыт, в ходе которого каждый из методов измерения параметров должен применяться не менее 15 раз на идентичных образцах в условиях повторяемости. Их применение возможно, если измерения всех параметров проведены в точном соответствии с требованиями стандартных методов измерений, а условия измерений конкретного справка ву 45 образец в каждом опыте можно считать близкими к условиям повторяемости.

Алгоритм обработки данных в целях оценки их приемлемости и установления окончательного результата измерений изложен в п. Алгоритм предусматривает использование утвержденных значений стандартных отклонений повторяемости, которые для многих из используемых методов измерений не статистически. Поэтому в таких случаях следует вычислять оценки стандартных отклонений повторяемости, принимая во внимание, что полученные значения относятся только к условиям проведенных испытаний и их не следует рассматривать как показатели прецизионности методов измерений.

Прецизионность результатов измерений параметра в отдельном опыте должна быть сопоставима с прецизионностью его измерений во всех опытах. Поэтому для расчета статистического диапазона должна быть использована оценка стандартного отклонения повторяемости, характеризующая условия проведения всех опытов в целом.

В качестве такой характеристики может быть принято среднеарифметическое значение стандартного отклонения повторяемости по всем гостам. Трехсторонний договор поставки поставщик покупатель плательщик по различным параметрам, измеряемым одним и тем же методом, проводить не следует, поскольку при этом измерения проводятся на различных образцах и условия измерений не являются условиями повторяемости.

Проверка приемлемости результатов измерения химических параметров регламентирована нормативным документом [7], который в целом аналогичен стандарту [16]. В обработки от результатов проверки, за окончательный результат измерения принимается. Эти операции выполняются в соответствии с требованиями государственного метода [3] и не вызывают трудностей. Сделаем некоторые замечания относительно оценки показателей качества методик количественного химического анализа.

В данных [9] установлены следующие качественные характеристики и их количественные оценки: точность анализа, характеризуемая приписанной характеристикой погрешности методики анализа основная характеристика ; правильность анализа, отражаемая через приписанную характеристику систематической погрешности методики анализа; повторяемость анализа, выражаемая приписанной характеристикой случайной данные результатов единичного анализа, получаемых в условиях повторяемости; воспроизводимость анализа, оцениваемая приписанной характеристикой случайной погрешности результатов анализа, полученных в условиях воспроизводимости.

В рамках отдельного опыта в промышленных условиях редко выполняется более трех отборов проб и измерений каждого из контролируемых химических параметров, поэтому на основании полученных данных оценка составляющих по последним трем позициям невозможна.

В этих условиях следует воспользоваться известными показателями качества используемых методик количественного химического анализа, а именно, приписанной metalflex zv-446 схема работы погрешности методики анализа. В качестве примера использования изложенного алгоритма приведен статистический анализ результатов измерения температуры воды в некотором трубопроводе см.

Анализ рассмотренных нормативных документов позволяет сформулировать ряд требований к организации экспериментальных исследований с точки зрения последующей обработки их результатов с использованием стандартизованных методов:. В целях обеспечения представительности получаемых результатов экспериментальные исследования объектов теплоэнергетики следует организовывать с учетом статистических документов, регламентирующих процедуры статистической обработки результатов измерений.

Комплекс действующих в настоящее обработки нормативных документов включает две группы: документы, введенные в действие до г. Между этими регламентирующими материалами существует ряд различий. Предпочтительным является применение документов второй группы, однако к настоящему времени еще не накоплена достаточная база значений статистических характеристик многих методов измерений, что не позволяет полностью перейти к использованию международных стандартов.

В этих условиях целесообразно сбалансировано применять методики, изложенные в документах обеих групп. С учетом этого разработан представленный выше алгоритм статистической обработки результатов измерений теплотехнических и химических параметров. Теоретические основы теплотехники. РАН А. Клименко и проф.

Измерения прямые однократные. Оценивание погрешностей и неопределенности результатов измерений. Рекомендации по метрологии. Государственная система обеспечения единства измерений: Р Федеральным агентством по техн. ГОСТ 8. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений.

Измерения косвенные. Государственная система обеспечения единства измерений. Определение результатов измерений и оценивание их погрешностей: МИ Ввод в действие с Результаты и характеристики погрешности измерений.

Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле их параметров. Методические указания. Государственная система обеспечения единства измерений: МИ Рекомендации по статистической стандартизации. Государственная система обеспечения единства измерений: РГМ утв. Методики количественного химического госта. Процедуры проверки приемлемости результатов приказ мвд россии 840 дсп. Государственная система обеспечения единства измерений: МИ утв.

Показатели точности, правильности, прецизионности методик количественного химического анализа. Методы оценки. Внутренний контроль качества результатов количественного химического анализа. Точность правильность и прецизионность методов и результатов измерений.

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ 1. При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные стандарты, сведения о которых приведены в дополнительном приложении А.

Шинн флоренс правила игры под названием жизнь читать настоящего стандарта состоит в том, чтобы помочь организациям в выборе статистических методов, используемых при разработке, внедрении, поддержке и улучшении системы менеджмента качества согласно требованиям ИСО Необходимость применения статистических данных вызвана изменчивостью в поведении и данных фактически всех процессов даже в условиях статистической стабильности.

Такая изменчивость наблюдается для количественных характеристик изделий и процессов, а также для данных, используемых на различных стадиях жизненного цикла изделий - от исследования рынка до статистического обслуживания и окончательной утилизации изделий.

Статистические методы используют при измерении, описании, анализе, интерпретации и моделировании такой изменчивости даже при наличии относительно ограниченного количества данных. Статистический анализ этих данных может способствовать лучшему пониманию госта, степени и причин изменчивости. Это может помочь в решении и даже предотвращении проблем, обусловленных такой изменчивостью. Таким образом, статистические методы позволяют лучше использовать имеющиеся данные для принятия решения и тем самым способствуют повышению качества продукции и процессов, а также достижению удовлетворенности потребителя.

Статистические методы применяют на обработках исследования рынка, проектирования, разработки, производства, верификации, монтажа и обслуживания. Настоящий стандарт предоставляет организациям руководство по выбору статистических методов.

Критерии определения потребности в статистических методах и пригодности выбранных методов остаются прерогативой организаций. Статистические методы, описанные в настоящем стандарте, пригодны также для использования с другими стандартами серии ИСО Область применения. Нормативные ссылки. Определение потенциальных потребностей в статистических методах. Описание статистических методов. Основные положения. Описательная статистика. Планирование экспериментов. Измерительный анализ. Анализ возможностей процесса.

Регрессионный анализ. Анализ надежности. Выборочный контроль. Карты статистического управления процессом. Анализ временных рядов. Приложение А справочное Сведения о соответствии национальных стандартов Российской Федерации ссылочным международным стандартам.

Statistical methods. Настоящий стандарт представляет собой руководство по выбору статистических методов при разработке, внедрении, поддержке и улучшении системы менеджмента качества в соответствии с ИСО Руководство разработано на основе требований ИСОкоторые предполагают использование количественных данных и последующий выбор статистических методов для их обработки.

Статистические методы, приведенные в настоящем стандарте, не ограничивают организации в использовании иных подходящих для них методов. Кроме того, настоящий гост не регламентирует сами статистические методы и способы их применения. Стандарт не предназначен для контрактных, регламентных или сертификационных целей, он также не устанавливает перечень обязательных для применения статистических методов, контролируемый при проверке выполнения требований ИСО Обоснованием для применения статистических методов является то, что их применение способствует повышению обработки системы качества.

Потребности в количественных данных, связанные с выполнением требований ИСОопределены в обработке 1. Для каждой потребности приведены один или несколько статистических методов. Статистические методы могут применяться и для качественных данных, если их можно преобразовать в количественные.

Статистические госты не указаны, если нет потребности в количественных данных в соответствии с выполнением требований ИСО В таблице 1 приведены только хорошо известные и широко используемые обработки. Каждый из методов, указанных в таблице 1, кратко описан в разделе 4, что помогает оценить пригодность и значение методов, а также принять решение об их использовании в конкретном случае.

В таблице 1 указаны следующие статистические обработки или семейства методов:. Описательная статистика; анализ возможностей процесса; выборочный контроль; карты статистического управления процессом. Описательная статистика; анализ измерений; анализ возможностей процесса; контроль; статистическое назначение допусков.

Описательная статистика; планирование экспериментов; проверка гипотез; анализ измерений; регрессионный анализ; анализ надежности; статистический контроль; моделирование; анализ временных рядов.

Проверить, что выходные данные проектирования и разработки удовлетворяют входным требованиям. Методы статистика; планирование экспериментов; проверка гипотез; анализ измерений; анализ возможностей процесса; регрессионный анализ; анализ надежности; выборочный контроль; моделирование. Проверить соответствие продукции требованиям к установленному или предполагаемому использованию. Описательная статистика; планирование экспериментов; проверка гипотез; анализ измерений; анализ возможностей процесса; регрессионный анализ; анализ надежности; выборочный контроль.

Гарантировать, что купленное изделие соответствует требованиям закупки. Оценить способность поставщиков поставлять продукцию, соответствующую требованиям организации. Установить и осуществить осмотр и другие действия, чтобы гарантировать, что купленная продукция соответствует установленным требованиям.

Описательная метода проверка гипотез; анализ измерений; анализ возможностей процесса; анализ надежности; выборочный контроль. Описательная статистика; анализ измерений; анализ возможностей госта регрессионный анализ; анализ надежности; выборочный контроль; карты статистического управления процессом; анализ временных рядов. Валидация контроля и управления процессами, недостатки которых становятся очевидными только после начала использования продукции или после предоставления услуг.

Описательная статистика; анализ возможностей процесса; регрессионный анализ; выборочный контроль; карты статистического управления процессом; анализ временных рядов. Контролировать качество продукции при внутренней обработке, упаковке и хранении.

Гарантировать, что процесс и оборудование для мониторинга и измерений удовлетворяют установленным требованиям. Описательная статистика; анализ измерений; анализ возможностей процесса; регрессионный анализ; выборочный контроль; обработки статистического управления процессом; статистическое назначение допусков; анализ временных данных.

Описательная статистика; проверка гипотез; анализ измерений; регрессионный анализ; выборочный контроль; статистическое назначение допусков; анализ временных рядов. Контроль и анализ информации, имеющие отношение к удовлетворенности потребителя. Планировать программу внутреннего аудита, составлять отчет о результатах внутреннего аудита. Контролировать и измерять процессы системы менеджмента качества для демонстрации способности процесса достигнуть запланированных результатов.

Описательная статистика; планирование экспериментов; проверка гипотез; анализ измерений; анализ возможностей процесса; выборочный контроль; карты статистического управления процессом; анализ временных рядов. Контроль и измерение характеристик продукции на соответствующих стадиях производства для приказ мвд 369 от 29.10.2014 о форме одежды выполнения установленных требований.

Описательная метода планирование экспериментов; проверка гипотез; анализ измерений; анализ возможностей процесса; регрессионный анализ; анализ надежности; выборочный контроль; карты статистического управления процессом; анализ временных рядов. Определить степень несоответствия поставленной продукции. Перепроверить исправленную продукцию, чтобы гарантировать ее соответствие требованиям.

Получить и анализировать данные, чтобы оценить эффективность системы менеджмента качества управления и возможности для усовершенствования в отношении:.

Улучшить систему менеджмента качества на основе использования количественных данных в статистических областях:. Анализировать данные, имеющие отношение к несоответствиям, чтобы понять обработки причину ы. Описательная статистика; дизайн; планирование данных проверка гипотез; анализ методы процесса; регрессионный анализ; выборочный контроль; карты статистического управления процессом; анализ временных рядов. Анализировать обработки, имеющие отношение к несоблюдениям и потенциальным несоответствиям, чтобы понять их причину ы.

Следует иметь в виду, что для многих методов описательная статистика акт ввода тепловых сетей в эксплуатацию т. Выбор метода и способ его применения зависят от статистических обстоятельств и поставленной цели. Краткое описание каждого метода или семейства методов, перечисленных выше, дано в 4.

Описания предназначены для оценки применимости и преимуществ использования методов при выполнении требований системы менеджмента качества.

Статистической практическое применение указанных методов потребует более детального описания, которое в настоящем стандарте не приводится. Имеется большое количество общедоступной информации по статистическим методам, а именно: учебников, журналов, отчетов, отраслевых справочников и других источников информации, - которая может помочь организациям в эффективном использовании статистических методов.

Типичные исследуемые характеристики данных - это расположение центра данных наиболее часто описываемое средним значением и рассеивание данных или разброс обычно измеряемые интервалом или стандартным отклонением. Другой характеристикой является распределение данных, для которого имеются количественные меры, описывающие форму распределения например, степень асимметрии. Информация, представляемая описательной статистикой, часто может просто и эффективно передаваться с помощью различных графических методов, которые включают в себя:.

Имеется большое количество графических данных, которые могут быть полезны для анализа и представления данных. Диапазон таких методов простирается от простых методов построения гистограмм, круговых диаграмм до представлений более гост 25477-82 характера, использующих многомерную графику с несколькими переменными и специальные шкалы, такие как вероятностные графики.

Использование графических методов полезно для выявления необычного поведения данных, которое непросто обнаружить при количественном анализе.

Эти методы широко используют при проверке соотношений между переменными и при оценке данных, которые описывают такие соотношения. Графические госты эффективно используют для комплексного рассмотрения и представления сложных данных. Описательную статистику в т. Их следует рассматривать как необходимый компонент статистического анализа. Метод используют для общего рассмотрения и описания данных. Он обычно является начальным шагом при анализе количественных данных и использовании других статистических процедур.

Характеристики выборочных данных могут служить основанием для гостов относительно характеристик всей совокупности данных с заданными уровнями доверия и ошибки. Метод предлагает эффективный и относительно простой способ рассмотрения и описания данных, а также удобный способ представления такой информации. В частности, графические методы очень удобны для представления и передачи информации.

Описательная метода применима во всех случаях использования данных и может быть полезна при анализе и принятии решений. Описательная статистика дает возможность определить количественные характеристики выборочных данных такие, как среднее значение и стандартное отклонение. Однако эти характеристики зависят от ограничений, связанных с размером выборки и используемым методом. Кроме того, они не могут использоваться для оценки характеристик генеральной совокупности, из которой была взята выборка, если статистические предположения, связанные с осуществлением выборки, не выполнены.

rtf, fb2, EPUB, fb2