1
Доступно поисковых запросов: 1 из 2
Следующий пробный период начнётся: 10 февраля 2023 в 10:43
Снять ограничение

ГОСТ Р 50779.29-2017

Статистические методы. Статистическое представление данных. Часть 6. Определение статистических толерантных интервалов
Действующий стандарт
Проверено:  02.02.2023

Информация

Название Статистические методы. Статистическое представление данных. Часть 6. Определение статистических толерантных интервалов
Название английское Statistical methods. Statistical interpretation of data. Determination of statistical tolerance intervals
Дата актуализации текста 01.06.2021
Дата актуализации описания 01.06.2021
Дата издания 02.11.2020
Дата введения в действие 01.12.2018
Область и условия применения В настоящем стандарте установлены процедуры определения границ толерантных интервалов, которые накрывают долю совокупности не менее заданной. Приведенные методы позволяют определять как односторонние интервалы, имеющие только верхнюю или только нижнюю границу, так и двусторонние интервалы, имеющие и верхнюю и нижнюю границы. В настоящем стандарте установлены параметрический метод определения толерантных интервалов для нормального распределения и непараметрический метод. Непараметрический метод определения толерантных интервалов не требует знания вида функции распределения, но применим лишь в тех случаях, когда известно, что функция распределения совокупности непрерывна. Также представлены процедуры для определения двустороннего толерантного интервала для более чем одной выборки из нормального распределения, если распределения выборок имеют одну и ту же неизвестную дисперсию
Опубликован Официальное издание. М.: Стандартинформ, 2020
Утверждён в Росстандарт
Взамен ГОСТ Р ИСО 16269-6-2005ГОСТ недействующий

ГОСТ Р 50779.29-2017
(ИСО 16269-6:2014)

     

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Статистические методы

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ

Часть 6

Определение статистических толерантных интервалов

Statistical methods. Statistical interpretation of data. Part 6. Determination of statistical tolerance intervals



ОКС 03.120.30

Дата введения 2018-12-01

     

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Открытым акционерным обществом "Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем" (АО "НИЦ КД") на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 "Применение статистических методов"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 12 сентября 2017 г. N 1057-ст

4 Настоящий стандарт является модифицированным по отношению к международному стандарту ИСО 16269-6:2014* "Статистическое представление данных. Часть 6. Определение статистических толерантных интервалов" (ISO 16269-6:2014 "Statistical interpretation of data - Part 6: Determination of statistical tolerance intervals", MOD) путем внесения отклонений, объяснение которых приведено во введении к настоящему стандарту.

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. - Примечание изготовителя базы данных.


Международный стандарт разработан Техническим комитетом ISO/TC 69.

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2012 (пункт 3.5).

Сведения о соответствии ссылочного национального стандарта международному стандарту, использованному в качестве ссылочного в примененном международном стандарте, приведены в дополнительном приложении ДА

5 ВЗАМЕН ГОСТ Р ИСО 16269-6-2005

6 ПЕРЕИЗДАНИЕ. Июль 2020 г.


Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.gost.ru)

Введение


Статистический толерантный интервал (толерантный интервал) - интервал, определяемый по выборке, относительно которого можно утверждать с уровнем доверия , например 0,95, что он содержит не менее указанной доли совокупности. Границы статистического толерантного интервала называют статистическими толерантными границами. Уровень доверия - это вероятность того, что построенный установленным способом толерантный интервал содержит не менее заданной доли совокупности . И наоборот, вероятность того, что толерантный интервал не содержит долю совокупности равна . В настоящем стандарте приведены методы определения односторонних (имеющих только верхнюю или нижнюю границу) и двусторонних (имеющих верхнюю и нижнюю границы) толерантных интервалов.

Статистический толерантный интервал зависит от уровня доверия и заданной доли совокупности . Уровень доверия статистического толерантного интервала аналогичен уровню доверия интервала для параметра распределения. Утверждение относительно доверительного интервала состоит в том, что доверительный интервал накрывает истинное значение параметра с вероятностью в длинной последовательности повторений процедуры по данным случайных выборок большого объема в идентичных условиях. Аналогичное утверждение относительно статистического толерантного интервала состоит в том, что толерантный интервал накрывает долю совокупности не менее с вероятностью в длинной последовательности повторений процедуры по данным случайной выборки в идентичных условиях. Если рассматривать установленную долю совокупности как оцениваемый параметр, понятия доверительного и толерантного интервала совпадут.

Границы статистических толерантных интервалов являются функциями наблюдений, т.е. статистиками, и принимают различные значения для различных выборок. Для правомерности применения методов, приведенных в настоящем стандарте, необходимо, чтобы наблюдения в выборке были независимыми.

В настоящем стандарте установлены методы определения толерантных интервалов двух типов: параметрические и непараметрические. Параметрический метод основан на предположении о том, что исследуемая случайная величина имеет нормальное распределение. Уровень доверия для толерантного интервала, накрывающего долю совокупности не менее , составляет только в том случае, если справедливо предположение о нормальном распределении данных. Для определения толерантного интервала по выборке из нормального распределения используют одну из форм А, В или С, представленных в приложении В.

Параметрические методы для распределений, отличных от нормального, в настоящем стандарте не рассмотрены. Если распределение не является нормальным, могут быть применены непараметрические методы. При определении толерантного интервала для любого непрерывного распределения используют форму D, представленную в приложении B.

Рассматриваемые в настоящем стандарте толерантные границы могут быть использованы при статистическом управлении процессом путем сравнения показателей процесса с одной или двумя установленными границами.

Выше верхней границы требований доля несоответствующих единиц продукции составляет , а ниже нижней границы требований доля несоответствующих единиц продукции составляет . Сумму  называют общей долей несоответствующих единиц продукции. Между установленными границами и находится доля совокупности 1 - .

Идеи, связанные со статистическими толерантными интервалами, имеют более широкое распространение, чем принято считать, например эти интервалы применяют в приемочном контроле по количественному признаку и в статистическом управлении процессами.

В приемочном контроле по количественному признаку границы и/или заданы, значения , или устанавливают в соответствии с предельно допустимым уровнем несоответствий AQL; партию принимают, если не превышен AQL для заданного значения .

В статистическом управлении процессом границы и заданы, а значения , и рассчитывают, если распределение известно, или (в противном случае) оценивают. Большое количество примеров, связанных с применением толерантных интервалов, приведено в [1].

Для толерантных интервалов, рассматриваемых в настоящем стандарте, уровень доверия толерантного интервала и доля распределения, накрываемая интервалом, установлены заранее, а границы интервала оценивают. Эти границы можно сравнивать с и . Следовательно, приемлемость заданных значений и можно оценить на основе сравнения с фактическими свойствами процесса. Односторонние толерантные интервалы используют только в том случае, если задана единственная граница или . Двусторонние интервалы используют, если заданы верхняя и нижняя границы.

Терминология в отношении рассматриваемых интервалов очень запутанная, поскольку границы требований и также называют границами поля допуска.

В приложении А приведены значения коэффициентов для случая, когда один из параметров нормального распределения неизвестен.

В настоящем стандарте рассмотрены также толерантные интервалы для совокупностей, имеющих одинаковое стандартное отклонение, при этом из каждой совокупности отбирают выборку объема .

Из раздела 2 исключены стандарты, которые нецелесообразно применять в соответствии с требованиями национальной стандартизации.

     1 Область применения


В настоящем стандарте установлены процедуры определения границ толерантных интервалов, которые накрывают долю совокупности не менее заданной. Приведенные методы позволяют определять как односторонние интервалы, имеющие только верхнюю или только нижнюю границу, так и двусторонние интервалы, имеющие и верхнюю и нижнюю границы. В настоящем стандарте установлены параметрический метод определения толерантных интервалов для нормального распределения и непараметрический метод. Непараметрический метод определения толерантных интервалов не требует знания вида функции распределения, но применим лишь в тех случаях, когда известно, что функция распределения совокупности непрерывна. Также представлены процедуры для определения двустороннего толерантного интервала для более чем одной выборки из нормального распределения, если распределения выборок имеют одну и ту же неизвестную дисперсию.

     2 Нормативные ссылки


В настоящем стандарте использована нормативная ссылка на следующий стандарт:

ГОСТ Р ИСО 16269-4 Статистические методы. Статистическое представление данных. Часть 4. Выявление и обработка выбросов

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

     3 Термины, определения и обозначения


В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:

3.1 Термины и определения

3.1.1

толерантный интервал (statistical tolerance interval): Интервал, определяемый по случайной выборке таким способом, что с заданным уровнем доверия этот интервал накрывает долю совокупности не менее заданной.

Примечание - Уровень доверия в этом случае - предел доли интервалов, определенных указанным способом, накрывающих долю выбранной совокупности не менее заданной, при бесконечном повторении метода.


[ГОСТ Р 50779.10-2000, статья 2.61]

3.1.2 толерантная граница (statistical tolerance limit): Граница толерантного интервала.

Примечание - Статистический толерантный интервал может быть:

- односторонним, если он имеет или верхнюю, или нижнюю толерантную границу;

- двусторонним, если он имеет обе толерантные границы.

3.1.3 доля накрытия (coverage): Доля совокупности, накрываемая толерантным интервалом.

Примечание - Данное понятие не следует путать с понятием "коэффициента охвата", используемым в Руководстве по выражению неопределенности измерений (GUM).

3.1.4 нормальная совокупность (normal population): Совокупность, подчиняющаяся нормальному закону распределения.

3.2 Обозначения

В настоящем стандарте применены следующие обозначения:

(; ; )

-

коэффициент, используемый для определения границ одностороннего толерантного интервала или , если значения и неизвестны;

(; ; )

-

коэффициент, используемый для определения двустороннего толерантного интервала и , если значение известно, а значение неизвестно;

(; ; )

-

коэффициент, используемый для определения одностороннего толерантного интервала или , если значение неизвестно, а значение известно;

(; ; )

-

коэффициент, используемый для определения двустороннего толерантного интервала или , если значения и неизвестны;

(; ; )

-

коэффициент, используемый для определения одностороннего толерантного интервала или , если значения и неизвестны. Индекс выбран в соответствии с обозначением приложения, в котором приведены значения коэффициента ;

(; ; ; )

-

коэффициент, используемый для определения границ двусторонних толерантных интервалов или (1, 2, ..., ; 2), если значения средних и одинакового для всех совокупностей значения

неизвестны. Индекс выбран в соответствии с обозначением приложения, в котором приведены значения коэффициента ;


-

количество наблюдений в выборке;

-

минимальная доля совокупности, накрываемая толерантным интервалом с заданным уровнем доверия;

-

квантиль стандартного нормального распределения уровня ;


-

-е наблюдаемое значение;

-

-е наблюдаемое значение (1, 2, ..., ) -й выборки (1, 2, ..., );

-

максимальное наблюдаемое значение: {, , ..., };

-

минимальное наблюдаемое значение: {, , ..., };


-

нижняя граница толерантного интервала;


-

верхняя граница толерантного интервала;

-

выборочное среднее:

;

-

выборочное среднее -й выборки (1, 2, ..., ),

;

-

выборочное стандартное отклонение,

;

-

выборочное стандартное отклонение -й выборки (1, 2, ..., ),

;

-

объединенное выборочное стандартное отклонение

;

-

уровень доверия, с которым толерантный интервал накрывает долю совокупности не менее заданного значения ;

-

среднее совокупности;

-

стандартное отклонение совокупности.

     

     4 Процедуры

4.1 Нормальная совокупность. Дисперсия известна, среднее известно

Если значения среднего и дисперсии нормальной совокупности известны, распределение исследуемой характеристики полностью определено. В этом случае можно определить интервал, содержащий точно долю совокупности:

a) односторонний интервал с нижней границей ;

b) односторонний интервал с верхней границей ;

c) двусторонний интервал с нижней границей и верхней границей .

Примечание - Эти утверждения являются истинными, они соответствуют уровню доверия 100%.

4.2 Нормальная совокупность. Дисперсия известна, среднее неизвестно

Если один или оба параметра нормального распределения неизвестны, но получены их выборочные оценки, толерантные интервалы определяют в соответствии с 4.1. Например, в предположении, что среднее неизвестно, но известна дисперсия, значение может быть установлено так, что интервал между следующими границами

и

накрывает долю совокупности не менее с уровнем доверия . Следует отметить два важных отличия от ситуации, описанной в 4.1, когда известны и среднее, и дисперсия. Во-первых, при использовании оценок одного или двух параметров интервал накрывает долю совокупности не менее , а не точно долю совокупности . Во-вторых, при использовании оценок одного или двух параметров это утверждение справедливо только с уровнем доверия . Коэффициент в приведенных выше выражениях зависит от параметров нормального распределения, доли совокупности , уровня доверия , а также от объема выборки. Точные значения коэффициентов приведены в приложении А для того случая, когда один из параметров нормального распределения неизвестен, а другой известен.

4.3 Нормальная совокупность. Дисперсия неизвестна, среднее неизвестно

Если оба параметра нормального распределения неизвестны, следует применять формы и , приведенные в приложении B. Форму применяют для односторонних интервалов, а форму - для двусторонних интервалов. Форму следует использовать либо вместе с таблицами значений коэффициента , приведенными в приложении С, либо находить значение по точной формуле A.5, приведенной в приложении А. Форму следует использовать вместе с значениями коэффициента (1-я колонка), приведенными в таблицах D.1-D.12 приложения D. Детали определения значений коэффициентов в соответствии с таблицами D.1-D.12 приложения D приведены в приложении F.

4.4 Нормальная совокупность. Среднее неизвестно, общая дисперсия неизвестна

В том случае, когда и средние, и дисперсии нормальных совокупностей неизвестны, а значение дисперсии во всех совокупностях одинаково, следует применять форму, приведенную в приложении B.

4.5 Непрерывное распределение неизвестного вида

Если исследуемой характеристикой является переменная, принадлежащая совокупности с функцией распределения неизвестного вида, то статистический толерантный интервал может быть определен по порядковым статистикам , полученным по выборке из независимых случайных наблюдений. Процедура, приведенная в форме , используемая совместно с данными, приведенными в таблицах E.1 и E.2 приложения E, обеспечивает определение необходимого объема выборки на основе порядковых статистик и уровня доверия.

Примечание 1 - Статистические толерантные интервалы, которые не зависят от вида функции распределения совокупности, называются непараметрическими толерантными интервалами.

Примечание 2 - В настоящем стандарте не рассмотрены методы для распределений известного вида, отличных от нормального. Однако к непрерывному распределению могут быть применены непараметрические методы. Использование методов, приведенных в литературных источниках (см. библиографию), может быть полезно при определении толерантных интервалов для распределений других видов.

     5 Примеры

5.1 Данные для примеров 1 и 2

Формы и , приведенные в приложении B, иллюстрируют примеры 1 и 2, содержащие 12 результатов измерений прочности хлопковой нити. Количество наблюдений в этом примере 12. Результаты измерений и вычислений в примерах выражены в сотых долях ньютона (см. таблицу 1).


Таблица 1 - Данные для примеров 1 и 2  

В сотых долях Ньютона


228,6

232,7

238,8

317,2

315,8

275,1

222,2

236,7

224,7

251,2

210,4

270,7


Результаты измерений получены из партии, содержащей 12000 бобин, упакованных в 120 коробок по 100 шт. в каждой. Из партии случайным образом отобрано 12 коробок, из каждой коробки случайным образом отобрана одна катушка. Образцы длиной 50 см вырезаны из пряжи катушек приблизительно на расстоянии 5 м от свободного конца. Испытания на разрыв проводили на центральных частях этих образцов. Имеющаяся предварительная информация позволяет предположить, что усилия разрыва пряжи, измеренные в этих условиях, имеют нормальное распределение. Приведенные данные не противоречат предположению о нормальном распределении наблюдений.

Использование приведенной в ГОСТ Р ИСО 16269-4 диаграммы "ящик с усами" в качестве графического теста на наличие выбросов позволяет сделать вывод о том, что с уровнем значимости 0,05 среди полученных данных выбросы отсутствуют.

Данные таблицы 1 дают следующие результаты:

- объем выборки: 12;

- выборочное среднее: ;

- выборочное стандартное отклонение:

.   

Формальное представление вычислений дано в примере 1 в соответствии с формой А приложения В (односторонний интервал, неизвестная дисперсия и неизвестное среднее).

5.2 Пример 1. Односторонний толерантный интервал. Дисперсия неизвестна, среднее неизвестно

Необходимо найти такую границу , относительно которой можно утверждать с уровнем доверия 0,95 (95%), что не менее 0,95 (95%) наблюдений в партии имеют значения не менее , если измерения выполнены в одинаковых условиях. Ниже приведено детальное представление результатов.

Определение статистического толерантного интервала для доли :

a) односторонний интервал с нижней границей .

Заданные значения:

b) доля совокупности для толерантного интервала: 0,95;

c) выбранный уровень доверия: 0,95;

d) объем выборки: 12.

Значение коэффициента в соответствии с таблицей C.2 приложения C: (; ; )=2,7364.

Вычисления:



;

.

Результаты: правосторонний односторонний интервал.

Толерантный интервал, накрывающий долю совокупности не менее с уровнем доверия , имеет нижнюю границу:

.

5.3 Пример 2. Двусторонний статистический толерантный интервал. Среднее неизвестно, дисперсия неизвестна

Необходимо определить такие границы и , для которых можно утверждать с уровнем доверия 0,95, что интервал , накрывает долю совокупности не менее 0,90 (90%).

В соответствии с данными, приведенными в таблице D.4 приложения D для 1 и 12,

.

Следовательно

;

.

5.4 Данные для примеров 3 и 4

Необходимо определить процент сухого остатка в каждой из четырех партий жидких пивных дрожжей. Партии получены от разных поставщиков. Процентное содержание сухого остатка в каждой из четырех партий имеет нормальное распределение с неизвестными средними , 1, 2, 3, 4. В соответствии с предыдущим опытом сделано предположение о равенстве дисперсий совокупностей, соответствующих всем партиям. Последующие исследования не опровергли это предположение. Таким образом можно считать, что все четыре совокупности имеют дисперсию, равную . Необходимо определить двусторонние толерантные интервалы для процентного содержания сухого остатка в каждой партии.

Данные случайных выборок объема (см. [2]) приведены в таблице 2.


Таблица 2 - Данные для примеров 3 и 4

В процентах


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

20

18

16

21

19

17

20

16

19

18

2

19

14

17

13

10

16

14

12

15

11

3

11

12

14

10

8

10

13

9

12

8

4

10

7

11

9

6

11

8

12

13

14


- -е значение из -й выборки.

В соответствии с этими данными получены следующие результаты:

- объем выборки 10;

- количество выборок 4;

- выборочные средние для каждой из четырех партий:

184/10=18,4; 141/10=14/1; 107/10=10,7; 101/10=10,1.

Выборочные дисперсии для каждой из четырех партий

;

;

;

.

Объединенное выборочное стандартное отклонение:

.

Число степеней свободы объединенного выборочного стандартного отклонения:

.

5.5 Пример 3. Односторонние толерантные интервалы для отдельных совокупностей. Общая дисперсия неизвестна

Необходимо определить нижние границы односторонних толерантных интервалов для четырех поставщиков, т.е. границы интервала, накрывающего долю совокупности не менее , с уровнем доверия для каждого поставщика. Здесь нельзя получить ответ с помощью таблиц C.1-C.4 приложения C, но границы интервалов определяют так же, как в примере 1, а именно в виде разности оценки среднего и произведения коэффициента и оценки стандартного отклонения

,

где константа зависит от объема -й выборки и числа степеней свободы объединенного выборочного стандартного отклонения. Выражения для коэффициентов приведены в A.5, A.14 приложения A;

,

где - квантиль уровня нецентрального -распределения с параметром нецентральности и -степенями свободы. Работать с нецентральным -распределением и определять его квантили позволяет программное обеспечение по статистической обработке данных. Пусть 0,95 и 0,95. В данном случае 10 и , таким образом

,

где 1,6449 - квантиль стандартного нормального распределения уровня 0,95 .

Значения, приведенные в таблицах C.1-C.4 приложения C, соответствуют специальному случаю, когда число степеней свободы на единицу меньше объема выборки, т.е. равно числу степеней свободы выборочного стандартного отклонения, определенного по единственной выборке объема , следовательно, число степеней свободы оценки дисперсии равно .

.

Таким образом для всех четырех партий определены нижние границы односторонних толерантных интервалов.

1-я партия: .

2-я партия: .

3-я партия: .

4-я партия: .

Если стоит задача определения верхней толерантной границы, то для этого используют те же величины, меняя лишь знак "минус" на знак "плюс" перед 2-м членом правой части равенства.

5.6 Пример 4. Двусторонние толерантные интервалы для отдельных совокупностей. Общая дисперсия неизвестна

Случай 1. Вычисление для всех партий 4

В соответствии с данными, приведенными в таблице D.5 приложения D для 10, 4, , 0,95 и 0,95, значение коэффициента для двустороннего толерантного интервала при неизвестной общей дисперсии составляет

.

Следовательно, двусторонние толерантные интервалы для каждой партии вычисляют следующим образом:

1-я партия:

;

;

2-я партия:

;

;

3-я партия:

;

;

4-я партия:

;

.

Примечание - Для сохранения установленного уровня доверия значения нижних границ округлены вниз, а значения верхних границ - вверх (с точностью до 2-го знака после запятой).


Случай 2. Вычисления для каждой партии 1

Вычисление толерантных границ можно проводить для каждой отдельной партии в соответствии с таблицей D.4 приложения D для 10, 1, , 0,95 и 0,95 и неизвестного , значение коэффициента для двустороннего толерантного интервала равно

.

Выборочные стандартные отклонения для четырех партий имеет вид:

; ;

; .

Следовательно, двусторонние толерантные границы имеют следующий вид:

1-я партия:





2-я партия:





3-я партия:





4-я партия:





Сравнение результатов двух случаев показывает, что толерантные интервалы для 2, 3 и 4-й партий значительно уже в 1-м случае в отличие от 2-го. Но толерантный интервал для 1-й партии только немного шире во 2-м случае. Объяснение состоит в том, что коэффициент в 1-м случае меньше, чем во втором, так как число степеней свободы больше в 1-м случае. Оценка стандартного отклонения для 1-й партии имеет наименьшее значение, что компенсирует увеличение коэффициента .

Приведенные результаты позволяют сделать заключение о том, что в том случае, когда несколько нормальных совокупностей имеют одинаковую дисперсию, толерантные интервалы, определяемые с использованием данных для нескольких совокупностей, являются более узкими, чем толерантные интервалы, определяемые по данным каждой отдельной выборки. Это следует из того факта, что оценки дисперсии, вычисленные по нескольким выборкам, лучше оценок, полученных по одной выборке, за счет большего объема наблюдений.

5.7 Пример 5. Произвольное распределение неизвестного вида

Пусть , , ..., - выборка независимых случайных наблюдений из некоторой совокупности (непрерывной, дискретной или смешанной), и пусть - соответствующие порядковые статистики.

Можно определить объем выборки, необходимый для того, чтобы интервал от -го наименьшего наблюдения (порядковой статистики до -го наибольшего наблюдения (порядковой статистики ) накрывал долю совокупности не менее с доверительной вероятностью не менее .

1) Определение необходимого объема выборки для уровня доверия 95%, доли совокупности 99%, 1 и 1.

На основе приведенных данных 2, 0,99 и 0,95. Значение минимального объема выборки в соответствии с таблицей E.1 приложения E составляет 473 (фактический уровень доверия составляет 95,020%). Ниже приведено несколько примеров.

2) Определение необходимого объема выборки для уровня доверия 95%, доли совокупности 95%, 1 и 0. Таким образом 1, 0,95 и 0,95. Значение минимального объема выборки в соответствии с таблицей E.1 приложения E составляет 59 (фактический уровень доверия составляет 95,151%).

3) Определение необходимого объема выборки для уровня доверия 95%, доли совокупности 99% и наличия в выборке не более одной несоответствующей единицы продукции.

На основе приведенных данных и в соответствии с приложением G, , так как максимально возможное число несоответствующих единиц продукции равно единице, 0,99 и 0,95. Значение минимального объема выборки в соответствии с таблицей E.1 приложения E составляет 473 (фактический уровень доверия составляет 95,020%). Полученный результат совпадает с результатом в 1-м случае).

4) Предположение, что распределение случайной величины имеет длинные хвосты (т.е. появление в выборке экстремальных положительных и отрицательных значений возможно), тогда для обеспечения приемлемой длины толерантного интервала необходимы дополнительные действия. Экспериментатор принимает решение об исключении из обработки верхних и нижних порядковых статистик и строит толерантный интервал, границами которого являются 5-я наименьшая 5 и 5-я наибольшая 5 порядковые статистики. Необходимо определить такой объем выборки , чтобы этот интервал накрывал не менее 99% совокупности с уровнем доверия не менее 90%.

На основе приведенных данных и в соответствии с приложением G, 10, 0,99 и 0,90. В соответствии с таблицей Е.1 приложения Е значение минимального объема выборки составляет 1418 (фактический уровень доверия составляет 90,000%), а соответствующие порядковые статистики - и .

Приложение А
(справочное)

     
Точные значения коэффициентов для определения толерантных интервалов в случае нормального распределения


В данном приложении приведены точные формулы коэффициентов , используемых при вычислении границ толерантных интервалов в случае единственной выборки из нормального распределения. Ниже предполагается, что объем выборки из равен . Пусть и - выборочные среднее и стандартное отклонение соответственно. Предположим, что оценки и получены по одной и той же выборке и в этом случае случайная величина подчиняется -распределению с степенями свободы. Но может быть получена независимая оценка стандартного отклонения с -степенями свободы, где обычно более . Например, такое может быть в том случае, когда для определения оценки стандартного отклонения использовано несколько независимых выборок из совокупности с одинаковым стандартным отклонением. Для данной ситуации точные формулы можно легко изменить.


Таблица A.1

Тип интервала

Среднее

Стандартное отклонение

Обозначение коэффициента

Односторонний

Известно

Неизвестно


Двусторонний

Известно

Неизвестно


Односторонний

Неизвестно

Известно


Двусторонний

Неизвестно

Известно


Односторонний

Неизвестно

Неизвестно


A.1 Односторонний толерантный интервал. Среднее известно, стандартное отклонение неизвестно

Интервал (, ] накрывает долю совокупности , и если

,

то интервал (,] накрывает долю совокупности, превосходящую . Коэффициент определяют так, чтобы это происходило с вероятностью , т.е.

.                            (A.1)


Распределение представляет собой распределение случайной величины с степенью свободы, поэтому в соответствии с (A.1)

;

таким образом

.                                                (A.2)


Здесь представляет собой квантиль уровня -распределения с степенью свободы, таким образом это значение, которое случайная величина превышает с вероятностью .

Величина в формуле (A.2) представляет собой коэффициент .

A.2 Двусторонний толерантный интервал. Среднее известно, стандартное отклонение неизвестно

Интервал [, ] накрывает долю совокупности , и если

,

то интервал [, ] накрывает долю совокупности, превосходящую . Коэффициент определяют так, чтобы это происходило с вероятностью , т.е.

.                   (A.3)


Распределение представляет собой распределение случайной величины с степенью свободы, поэтому в соответствии с (A.3)

;

таким образом

.                                              (A.4)


Здесь * представляет собой квантиль уровня -распределения с степенью свободы, таким образом это значение, которое случайная величина превышает с вероятностью .

________________

* Формула соответствует оригиналу. - Примечание изготовителя базы данных.


Величина в формуле (А.2) представляет собой коэффициент .

A.3 Односторонний толерантный интервал. Среднее неизвестно, стандартное отклонение известно

Находят такое значение , что доля совокупности как минимум не превосходит значения (). Следует иметь в виду, что () представляет собой толерантную границу в том смысле, что доля совокупности левее этой границы точно равна . Таким образом, если

,

то доля элементов совокупности, не превосходящих , составляет не менее . Вероятность того, что доля таких элементов совокупности составляет не менее , равна , если

.                                       (А.5)


Левая часть формулы (А.5) может быть записана иначе

.         (А.6)


Случайная величина в формуле (A.6) подчиняется стандартному нормальному распределению, поэтому в соответствии с формулой (А.6)

,

откуда можно выразить как

.                                                 (A.7)


Величина в формуле (A.7) представляет собой коэффициент .

Приведенные выводы выполнены для верхней толерантной границы, аналогично может быть получено выражение для нижней толерантной границы одностороннего толерантного интервала и .

A.4 Двусторонний толерантный интервал. Среднее неизвестно, стандартное отклонение известно

Точное значение является решением уравнения

,               (А.8)


где подчиняется распределению . Из данного равенства может быть получена точная формула для с помощью квантиля нецентрального -распределения с одной степенью свободы.

Вероятность того, что выборочное среднее попадает в интервал равна .

Таким образом, доля интервалов с границами () доля совокупности внутри интервала составляет .

Определим значение , удовлетворяющее уравнению (A.8). Из распределения следует, что все интервалы с границами () накрывают долю совокупности не менее тогда и только тогда, когда попадает в интервал с границами , но вероятность этого события составляет .

Обозначим , - случайная величина из распределения , тогда уравнение (A.8) можно переписать следующим образом:

            (A.9)


Случайная величина подчиняется нецентральному -распределению с одной степенью свободы и параметром нецентральности . Из последнего равенства (A.9) следует

;

,                                      (A.10)


где - квантиль уровня нецентрального -распределения с одной степенью свободы и параметром нецентральности .

Величина в формуле (A.10) представляет собой коэффициент .

A.5 Односторонний толерантный интервал. Среднее неизвестно, стандартное отклонение известно

Закупки не найдены
Свободные
Р
Заблокированные
Р
Роль в компании Пользователь

Для продолжения необходимо войти в систему

После входа Вам также будет доступно:
  • Автоматическая проверка недействующих стандартов в закупке
  • Создание шаблона поиска
  • Добавление закупок в Избранное