Задачи по управлению качеством

Автор: e********@yandex.ru, 28 Ноября 2011 в 16:29, контрольная работа

Описание работы

Решение 4 задач.

Работа содержит 1 файл

управление качеством.doc

— 394.00 Кб (Скачать)

 
 

Составим  вспомогательную таблицу.

Интервал Середина 

интервала xi

Частота

fi

xifi
От До
24,15 24,41 24,28 5 121,4 -0,76 0,5776 2,888
24,41 24,67 24,54 4 98,16 -0,5 0,25 1
24,67 24,93 24,8 4 99,2 -0,24 0,0576 0,2304
24,93 25,19 25,06 25 626,5 0,02 0,0004 0,01
25,19 25,45 25,32 5 126,6 0,28 0,0784 0,392
25,45 25,71 25,58 3 76,74 0,54 0,2916 0,8748
25,71 25,98 25,845 4 103,38 0,805 0,64803 2,5921
      ∑=50 ∑=1251,98     7,9873

Тогда, = 25,04

= 0,3997

По данным этой таблицы начертим эмпирическую кривую распределения.

 
 

4. Проверка гипотезы  о нормальном распределении случайной величины Х. 

Определим критерий согласия, построим график теоретического распределения и сравним его с экспериментальной кривой распределения. 
 
 

Составим  вспомогательную таблицу для  вычисления критерия согласия λ.

хi t Zt

теоретиче-ская частота

fi N/x Nx |N/x-Nx|
24,28 1,9 0,0656 2,13 5 2,13 5 2,87
24,54 1,3 0,1714 5,57 4 7,7 9 1,3
24,8 0,6 0,3332 10,84 4 16,41 8 8,41
25,06 0,1 0,3980 12,94 25 23,78 29 5,22
25,32 0,7 0,3123 10,16 5 23,1 30 6,9
25,58 1,4 0,1497 4,87 3 15,03 8 7,03
25,845 2,0 0,0540 1,76 4 6,63 7 0,37

Значение  t вычисляем по формуле: .

Значения  Zt взяты из таблицы нормального распределения вероятностей.

Значение  =32,52.

N/x, Nx – накопленные теоретические и эмпирические частоты.

Совмещая  эмпирическую и теоретическую кривые распределения можно предварительно оценить близость распределений.

Из рисунка видно, что эмпирическое распределение не близко к предполагаемому нормальному распределению.

Критерий  λ находим по формуле:

.

Тогда, = 1,20.

По таблице  определения вероятности критерия λ определим Р(λ):

Р(λ) = 0,1122.

Т.к. вероятность  мала, то расхождение эмпирического и теоретического распределений признается существенным. Гипотеза о нормальности закона распределения величины Х отвергается. 

5. Определим вероятный  процент брака  и годных деталей в партии исследуемых деталей. 

Процент возможного брака определяется из сопоставления  , S и заданных границ допуска х1, х2, где х1= +2%, х2= - 2%. 

Процент возможного брака по верхнему пределу:

.

Процент возможного брака по нижнему пределу:

.

Вероятное количество годных изделий в партии:

.

Ф(t) – нормированная функция Лапласа,

х1, х2 – верхняя и нижняя границы поля допуска.  
 

Имеем,

х1= +2% = 25,04 + 0,02∙25,04 = 25,54 (мм)

х2= - 2% = 25,04 - 0,02∙25,04 = 24,54 (мм)

Тогда,

= 10,56(%)

= -10,56(%)

=78,88(%) 

6. Выводы:

Из генеральной  совокупности 65 измерений параметра  Х была произведена выборка размера  n=50. Далее провели разбиение на 7 групп, выявили числовые характеристики: среднее значение равно = 25,04 (мм), среднее квадратическое отклонение равно S = 0,3997 (мм). По построенной эмпирической и теоретической кривой распределения предположили, что имеет место закон нормального распределения. Проверили с помощью критерия  λ эту гипотезу и выяснили, что она отвергается.

Процент возможного брака – 10,56%.

Процент годных деталей в партии – 78,88%. 

 

Список  литературы

 
  1. Басовский Л.Е., Протасьев В.Б. – Управление качеством. Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2005..
  2. Кричевский С.Ю. Планирование качества продукции. – М: Экономика, 1988.
  3. Методика оценки уровня качества с помощью комплексных показателей и индексов. – М: Изд-во стандартов, 1974.  Методика оценки уровня конкурентоспособности промышленной продукции. – М: Изд-во стандартов, 1984.
  4. Соболев В.И. Информационно-статистическая теория измерений. – М: Машиностроение, 1983.
  5. Статистические методы повышения качества. – М: Финансы и статистика, 2006.
  6. Управление качеством продукции: справочник. – М: Изд-во стандартов, 1985.

Информация о работе Задачи по управлению качеством