ПРИЛОЖЕНИЕ GПРИЛОЖЕНИЕ GСловарь терминов и символов

ПРИЛОЖЕНИЕ G Словарь терминов и символов

Здесь приведены интуитивные определения терминам этого руководства. Для прикладных и математических определений обратитесь к ссылкам в приложении Н.

Анализ зон

Биномиальное распределение

Воспроизводимость процесса

Выборка

Это метод детального анализа контрольных карт Шухарта, делящий полосу X -карт между контрольными границами на три эквивалентных зоны выше и три таких же ниже среднего. Эти зоны иногда называют сигмовыми зонами (сигма здесь — стандартное отклонение распределения средних, а не индивидуальных значений). Каждой зоне приписывается вероятность нахождения в ней точек в предположении нормального распределения (т.е. управляемости). Например, зоны, соседние со средним, имеют вероятность 0,3413; следующие зоны — по 0,136 и внешние зоны — по 0,02135. Областям вне каждого предела приписывается вероятность 0,00135. Тогда данные могут проверяться на неслучайность поведения на основе числа точек в зонах. Вероятности для карт размахов зависят от объема выборки, в то время как для карт для альтернативных признаков вероятности основаны на биномиальном или пуассоновском рапределении. Простые правила, выведенные из этой системы, могут использоваться в системе раннего предупреждения о слабых изменениях процесса, которые не могут отражаться точками за контрольными границами. Читатель отсылается к источнику 7 приложения Н

Дискретное распределение вероятностей для альтернативных данных, применимое к соответствующим и несоответствующим единицам и лежащее в основе р- и пр-карт.

Полный размах изменчивости, присущей стабильному процессу ( б а ^ )

В случае количественных данных:

1) присущая процессу изменчивость определяется как 6а ^ .

2) способность процесса удовлетворять требованиям (т.е. % результатов в пределах требований), может быть оценена индексами, которые учитывают как центрированность, так и разброс (например, Срк), при некоторых предположениях. Однако существуют также более точные методы для ее оценки.

В случае альтернативных данных воспроизводимость процесса обычно определяется как средняя доля, или частота дефектов, или дефектных единиц. Из контрольных карт, например, воспроизводимость определяется как р, с или й, причем она прямо относится к средней доле результатов процесса, не соответствующих требованиям (или как 1 - р, и т. д., процент результатов в пределах требований)

В применении к управлению процессами синоним подгруппы, это использование вообще отличается от целей оценки больших групп людей, изделий и т.п.

- 148-

ПРИЛОЖЕНИЕ G — Словарь терминов и символов (продолжение)

Данные по альтернативному признаку

Качественные данные, которые могут быть сосчитаны для записи и анализа. Примерами являются такие характеристики, как наличие требуемой этикетки, установка всех требуемых винтов, отсутствие ошибок или отчет о затратах. Другие примеры — характеристики, в принципе измеримые (могут рассматриваться как количественные данные), но когда результаты записываются в простой форме (да нет), такие как соответствие диаметра вала проходному калибру или наличие технических изменений в чертеже. Данные по альтернативному признаку обычно собирают в форме несоответствующих единиц или несоответствий, они анализируются контрольными картами р, пр, с и и . См. также данные по количественному признаку

Данные по количественному признаку

Количественные данные, когда для анализа используются измерения. Примерами являются диаметр подшипника в мм, усилие закрытия двери в Н, концентрация электролита в % или момент ключа в Н/м. Для этих данных используются контрольные карты X и R, X ив, медиан и индивидуальных значений и скользящих средних. См. также данные по альтернативному признаку

Диаграмма Парето

Диаграмма причин и следствий

Простое средство решения проблем, предусматривающее ранжирование всех потенциальных областей или источников изменчивости в соответствии с их вкладами в стоимость или полную изменчивость. Обычно небольшое число источников определяет большую часть стоимости (или изменчивости), так что усилия по решению проблемы следует концентрировать на главных источниках, временно игнорируя «тривиальное большинство»

Простое средство для индивидуального или группового решения проблем, использующее графическое описание различных элементов процесса для анализа потенциальных источников изменчивости процесса. Также называются диаграммами рыбьего скелета или Исикавы (по имени разработчика)

Изменчивость Неизбежные различия среди индивидуальных результатов процесса, их причины могут группироваться в два основных класса: обычные и особые

Индивидуальный Одиночный объект или одиночный результат измерения характеристики, часто обозначаемые символом X

Карта серий Простое графическое представление характеристики процесса, показывающее нанесенные значения некоторой статистики, полученной из процесса (часто индивидуальных значений), и центральной линии (часто медианы значений), которое может анализироваться на наличие серий точек

Квадратичный Соответствующий математическому выражению второго порядка, простой пример — парабола

Контрольная граница Линия на контрольной карте, используемая как основа для суждения о стабильности процесса. Выход за контрольную границу является свидетельством того, что на процесс влияют особые причины. Контрольные границы вычисляются по данным процесса, и их не нужно путать с техническими требованиями

- 149-

i3 GM


Контрольная карта Графическое представление характеристики процесса, показывающее нанесенные значения некоторой статистики этой характеристики, центральную линию и контрольные границы. Оно минимизирует чистый экономический ущерб от ошибок 1-го и 2-го родов. Имеет два основных назначения — определение наличия статистической управляемости процесса и помощь в поддержании такой управляемости

КУСУМ

Медиана

Непрерывное совершенствование качества и производительности

Развитый статистический метод, использующий текущие и недавние прошлые данные процесса для обнаружения малых и умеренных сдвигов среднего для процесса и изменчивости. Основан на кумулятивной сумме отклонений от цели и одинаковом весе текущих и недавних прошлых данных

Среднее значение в группе измерений, когда они выстроены в порядке возрастания; если число показаний четное, то по соглашению это среднее двух центральных значений. Медианы подгрупп образуют основу простой контрольной карты для положения процесса. Обозначается волной над символом индивидуальных значений (X)

Философия управления, наилучшим образом использующая таланты в компании для производства продукта высокого качества для наших потребителей путем увеличения эффективности, обеспечивающей возврат инвестиций акционерам. Это динамичная стратегия увеличения мощи компании перед лицом существующих и будущих условий рынка. Противостоит всякой статичной стратегии, принимающей (явно или неявно) некоторый конкретный уровень выходных дефектов как неизбежный

Несоответствие Конкретное проявление состояния, которое не удовлетворяет спецификации или другому контрольному стандарту, иногда называется отклонением или дефектом. Индивидуальная несоответствующая единица может потенциально иметь более одного несоответствия (например, дверь может иметь несколько зубцов или карбюратор может проявить несколько возможных неисправностей). Для анализа систем, производящих несоответствия, используются с- и и-карты.

Несоответствующие единицы

Единицы, не удовлетворяющие спецификации или другому контрольному стандарту, иногда называются отклоненными или дефектными единицами. Для анализа систем, производящих несоответствующие единицы, используются контрольные р- и пр-карты .

Нормальное распределение

Непрерывное симметричное колоколообразное распределение частот для количественных данных, составляющее основу контрольных карт для количественного признака. Когда измерения имеют нормальное распределение, около 68,26% всех индивидуальных значений лежат в пределах плюс/минус одно стандартное отклонение (а) от среднего, около 95,44% — плюс минус двух о и около 99,73% — плюс минус трех а. Эти проценты — основа для контрольных границ (поскольку средние подгрупп имеют тенденцию к нормальному распределению, даже если исходные данные не имеют нормального распределения) и для многих решений о воспроизводимости (поскольку результат многих промышленных процессов соответствует нормальному распределению)

- 150-


Данные по альтернативному признаку

Качественные данные, которые могут быть сосчитаны для записи и анализа. Примерами являются такие характеристики, как наличие требуемой этикетки, установка всех требуемых винтов, отсутствие ошибок или отчет о затратах. Другие примеры — характеристики, в принципе измеримые (могут рассматриваться как количественные данные), но когда результаты записываются в простой форме (да нет), такие как соответствие диаметра вала проходному калибру или наличие технических изменений в чертеже. Данные по альтернативному признаку обычно собирают в форме несоответствующих единиц или несоответствий, они анализируются контрольными картами р, пр, с и и . См. также данные по количественному признаку

Данные по количественному признаку

Диаграмма Парето

Диаграмма причин и следствий

Количественные данные, когда для анализа используются измерения. Примерами являются диаметр подшипника в мм, усилие закрытия двери в Н, концентрация электролита в % и л и момент ключа в Н/м. Для этих данных используются контрольные карты X и R, X и s, медиан и индивидуальных значений и скользящих средних. См. также данные по альтернативному признаку

Простое средство решения проблем, предусматривающее ранжирование всех потенциальных областей или источников изменчивости в соответствии с их вкладами в стоимость или полную изменчивость. Обычно небольшое число источников определяет большую часть стоимости (или изменчивости), так что усилия по решению проблемы следует концентрировать на главных источниках, временно игнорируя «тривиальное большинство»

Простое средство для индивидуального или группового решения проблем, использующее графическое описание различных элементов процесса для анализа потенциальных источников изменчивости процесса. Также называются диаграммами рыбьего скелета или Исикавы (по имени разработчика)

Изменчивость Неизбежные различия среди индивидуальных результатов процесса, их причины могут группироваться в два основных класса: обычные и особые

Индивидуальный Одиночный объект или одиночный результат измерения характеристики, часто обозначаемые символом X

Карта серий Простое графическое представление характеристики процесса, показывающее нанесенные значения некоторой статистики, полученной из процесса (часто индивидуальных значений), и центральной линии (часто медианы значений), которое может анализироваться на наличие серий точек

Квадратичный Соответствующий математическому выражению второго порядка, простой пример — парабола

Контрольная граница Линия на контрольной карте, используемая как основа для суждения о стабильности процесса. Выход за контрольную границу является свидетельством того, что на процесс влияют особые причины. Контрольные границы вычисляются по данным процесса, и их не нужно путать с техническими требованиями

- 149-

ПРИЛОЖЕНИЕ G - Словарь терминов и символов (продолжение)

Контрольная карта

КУСУМ

Медиана

Непрерывное совершенствование качества и производительности

Несоответствие

Несоответствующие единицы

Нормальное распределение

Графическое представление характеристики процесса, показывающее нанесенные значения некоторой статистики этой характеристики, центральную линию и контрольные границы. Оно минимизирует чистый экономический ущерб от ошибок 1-го и 2-го родов. Имеет два основных назначения — определение наличия статистической управляемости процесса и помощь в поддержании такой управляемости

Развитый статистический метод, использующий текущие и недавние прошлые данные процесса для обнаружения малых и умеренных сдвигов среднего для процесса и изменчивости. Основан на кумулятивной сумме отклонений от цели и одинаковом весе текущих и недавних прошлых данных

Среднее значение в группе измерений, когда они выстроены в порядке возрастания; если число показаний четное, то по соглашению это среднее двух центральных значений. Медианы подгрупп образуют основу простой контрольной карты для положения процесса. Обозначается волной над символом индивидуальных значений (X)

Философия управления, наилучшим образом использующая таланты в компании для производства продукта высокого качества для наших потребителей путем увеличения эффективности, обеспечивающей возврат инвестиций акционерам. Это динамичная стратегия увеличения мощи компании перед лицом существующих и будущих условий рынка. Противостоит всякой статичной стратегии, принимающей (явно или неявно) некоторый конкретный уровень выходных дефектов как неизбежный

Конкретное проявление состояния, которое не удовлетворяет спецификации или другому контрольному стандарту, иногда называется отклонением или дефектом. Индивидуальная несоответствующая единица может потенциально иметь более одного несоответствия (например, дверь может иметь несколько зубцов или карбюратор может проявить несколько возможных неисправностей). Для анализа систем, производящих несоответствия, используются с- и и-карты.

ЕДИНИЦЫ, не удовлетворяющие спецификации или другому контрольному стандарту, иногда называются отклоненными или дефектными единицами. Для анализа систем, производящих несоответствующие единицы, используются контрольные р- и пр-карты .

Непрерывное симметричное колоколообразное распределение частот для количественных данных, составляющее основу контрольных карт для количественного признака. Когда измерения имеют нормальное распределение, около 68,26% всех индивидуальных значений лежат в пределах плюс/минус одно стандартное отклонение (а) от среднего, около 95,44% — плюс минус двух а и около 99,73% — плюс минус трех а. Эти проценты — основа для контрольных границ (поскольку средние подгрупп имеют тенденцию к нормальному распределению, даже если исходные данные не имеют нормального распределения) и для многих решений о воспроизводимости (поскольку результат многих промышленных процессов соответствует нормальному распределению)

- 150-


Обнаружение

Обычная причина

Основные статистические методы

Особая причина

Ориентированная на прошлое стратегия, пытающаяся идентифицировать неприемлемый результат после его производства и затем отделить его от хорошего результата (см. также предупреждение)

Источник изменчивости, влияющий на индивидуальные значения результата процесса, при анализе контрольной карты проявляется как часть случайной изменчивости процесса

Применение статистической теории для решения проблем и статистичес-кого управления процессами, включает построение и интепретацию кон-трольных карт (для количественных и альтернативных данных) и анализ воспроизводимости

Источник изменчивости, которая может прерываться, часто непредсказуема, нестабильна, иногда называется неслучайной причиной. О ней сигнализирует точка за контрольными границами, серия точек или другое неслучайное поведение точек в контрольных границах

Отклонение правильной гипотезы, т.е. принятие действий, направленных против особой причины, когда реально процесс не изменился. Излишнее управление

Принятие ошибочной гипотезы, т.е. непринятие действий, когда реально на процесс действует особая причина. Недостаточное управление

Одно или большее число событий или значений, используемых для анализа воспроизводимости процесса. Обычно выбирают рациональные подгруппы, так что изменчивость, представленная в каждой подгруппе, по возможности мала для процесса (представляет изменчивость только от обычных причин) и так, что любые изменения воспроизводимости (от особых причин) проявятся как различия между подгруппами. Рациональные подгруппы обычно отбираются из последовательных частей, хотя иногда применяют случайные выборки

Полная изменчивость Изменчивость из-за обычных и особых причин, оценивается с помощью о s

Общее понятие для типовых значений центра распределения Положение

Последовательные

Ошибка 1-го рода

Ошибка 2-го рода

Подгруппа

Предупреждение

Пригодность процесса

Единицы выхода, произведенные последовательно, основа для отбора подгрупп выборок

Ориентированная на будущее стратегия, улучшающая качество и производительность, направляя анализ и действия на коррекцию самого процесса. Совместима с философией непрерывного усовершенствования. См. также обнаружение

Полная изменчивость процесса, оцененная с помощью 6оs

Присущая изменчивость

Изменчивость процесса только из-за обычных причин, оцениваемая как 6°R/cl

- 1 5 1 -


Процесс

Рабочее определение

Разброс

Разброс процесса

Развитые статистические методы

Размах

Распределение

Распределение Пуассона

Рациональная подгруппа

Решение проблем

Сочетание людей, оборудования, материалов, методов и среды, которое производит ре-зультат —данные продукт или услугу. Процесс может затрагивать любой аспект бизне-са. Ключевым средством менеджмента процессов является статистическоеуправление

Средства ясного изложения ожиданий и результатов по качеству, состоят из: 1) критерия, применяемого к объекту или группе; 2) испытания объекта или группы; 3) решения: да или нет — соответствует ли объект критерию

Интервал значений распределения от меньшего до большего (см. также разброс процесса)

Степень, до которой меняется распределение индивидуальных значений характеристики процесса, часто указывается как среднее процесса плюс и минус некоторое число стандартных отклонений (например, X ±Зо )

Более утонченные приемы статистического анализа процессов и управле-ния, чем включаемые в основные статистические методы. Включают более сложные контрольные карты, регрессионный анализ, планирование экс-периментов, развитые методы решения проблем и т.д.

Разность между наибольшим и наименьшим значением в подгруппе, выборке или генеральной совокупности

Способ описания изменчивости результата стабильной системы, при котором индивидуальные значения непредсказуемы, но групповые значения образуют структуру, которую можно описать ее положением, разбросом и формой. Положение обычно выражается средним или медианой, разброс — стандартным отклонением или размахом выборки. Форма имеет много характеристик, таких как симметрия или островершинность, но они часто определяются именем типового распределения (нормальное, биномиальное, Пуассона)

Дискретное вероятностное распределение для альтернативных данных, которое применяется к несоответствиям, основа контрольных карт с и и

Подгруппа, собранная таким образом, чтобы максимально обеспечить, чтобы данные в каждой подгруппе были подобны, и максимальную возможность, чтобы подгруппы отличались одна от другой. Эта схема группирования предназначена для того, чтобы определить обусловлена ли изменчивость процесса постоянной системой случайных причин

Процесс продвижения от симптомов к причинам (особым или обычным) для действий по усовершенствованию эффективности. Среди основных приемов - диаграммы Парето, диаграммы причин и следствий и методы статистического управления процессами

Серия точек Некоторое число последовательных точек, устойчиво возрастающих или убывающих или лежащих выше или ниже центральной линии. Может быть свидетельством наличия особых причин изменчивости

Сигма (о) Греческая буква, обозначающая стандартное отклонение

- 152-


Скользящий размах

Случайная выборка

Случайность

Сознательность

Спецификация

Среднее

Среднее процесса

Стабильность

Разность между большими и меньшими значениями среди двух или больше-го числа последовательных выборок, такая, что когда получена каждая новая точка данных, размах пересчитывается с учетом этой точки и удалением ста-рейшей по хронологии точки, так что каждое значение размаха содержит по крайней мере одну точку из предыдущей выборки. Обычно, скользящий раз-мах используется на контрольных картах индивидуальных значений и опре-деляется двумя последовательными точками

Процесс отбора единиц в выборку объема п так, что все рассматриваемые сочета-ния по единиц имеют равные шансы быть отобранными в качестве выборки

Условие, при котором индивидуальные значения непредсказуемы, хотя они могут быть получены из определенного распределения

Личное понимание соотношения качества и производительности, направляю-щее внимание на требования по обязанностям менеджмента и статистическому мышлению для достижения непрерывного усовершенствования

Технические требования для суждения о приемлемости определенной характеристики. Не путать с контрольными границами. Идеально, если спецификация прямо связана или соответствует требованиям или ожиданиям потребителя (внутреннего или внешнего)

Сумма значений, деленная на их количество (объем выборки), обозначается чертой над символом ус£едняемых значений, например, X среднее значений X в подгруппе; X — среднее медиан подгрупп; R — среднее размахов подгрупп

Положение распределения измеренных значений конкретной характеристики процесса, обычно обозначаемое как общее среднее — X

Отсутствие особых причин изменчивости, свойство состояния статистической управляемости

Стабильный процесс Процесс, находящийся в статистически управляемом состоянии

Стандартное отклонение

Статистика

Статистически управляемое состояние

Показатель разброса результатов процесса или выборочной статистики (например, средних для подгрупп), обозначаемый о (или для выборочного стандартного отклонения)

Значение, вычисленное или основанное на выборочных данных (например, среднее или размах подгруппы), используемое для выводов о процессе, создавшем результаты, из которых взята выборка

Состояние, описывающее процесс, из которого удалены все особые причины изменчивости и остались только обычные причины, т.е. наблюдаемая изменчивость может быть объяснена постоянной системой случайных причин. Отражается на контрольной карте отсутствием точек за контрольными границами, трендов и неслучайного поведения в пределах контрольных границ

- 153-


Статистическое Применение статистических методов, таких как контрольные карты, для управление процессом анализа процесса или его результатов таким образом, чтобы предпринимать

соответствующие действия для достижения и поддержания статистически управляемого состояния и улучшения воспроизводимости

Форма Общее понятие для полной структуры, образуемой распределением значений

Характеристика Отличительное свойство процесса или его результата, в отношении которого могут собираться количественные или альтернативные данные

Центральная линия Линия на контрольной карте, представляющая среднее значение наносимых характеристик.

- 154-

GM


Символы, используемые в данном руководстве

А2 Множитель при R, применяемый для вычисления контрольных границ на карте средних, табл. в приложении Е

А, Множитель при R, применяемый для вычисления контрольных границ на карте медиан, табл. в приложении Е

А3 Множитель при s, применяемый для вычисления контрольных границ на карте средних, табл. в приложении Е

В3, В4 Множители при s, применяемые для вычисления нижней и верхней контрольных границ, сответственно, для выборочного стандартного отклонения, табл. в приложении Е

с Число несоответствий в выборке, с-карта описана в главе III, раздел 3

с Среднее число несоответствий в выборках постоянного объема п

с4 Делитель для s, применяемый для оценки стандартного отклонения процесса, табл. в приложении Е

с USL-LSL р Индекс воспроизводимости стабильного процесса, обычно определяемый как

6 <TR/d2

Cpk Индекс воспроизводимости стабильного процесса, обычно определяемый как меньшее из CPU и CPL

(X-LSL) CPL Нижний индекс воспроизводимости, обычно определяемый как

CPU Верхний индекс воспроизводимости, обычно определяемый как

3(TR/d2

(USL-X)

Ъ<Уш2

CR Отношение воспроизводимости для стабильного процесса, обычно определяемое как А

6<TR/d2

(USL-LSL)

d2 Делитель для R, применяемый для оценки стандартного отклонения процесса, табл. в приложении Е

D3, D4 Множители при R, применяемые для вычисления нижней и верхней контрольных гра-ниц, соответственно на карте размахов, табл. в приложении Е

Е2 Множитель при R, применяемый для вычисления контрольных границ для индивидуаль-ных значений, табл. в приложении Е

Число подгрупп, использованных для вычисления контрольных границ

Нижняя контрольная граница. LCL^-, LCLR, PCLp и т.д. — нижняя контрольная граница для карт средних, размахов, доли несоответствующих единиц соответственно

- 155-

GM


LSL Нижняя граница допуска

MR Скользящий размах серии точек данных, используемый в первую очередь на карте индивидуальных значений

п Число индивидуальных значений в подгруппе, объем выборки подгруппы

п Средний объем выборки подгруппы, выборки

пр Число несоответствующий единиц в выборке объема п, пр-карта описана в главе III раздел 2

пр Среднее число несоответствующих единиц в выборке постоянного объема п

р Доля несоответствующих единиц в выборке, р-карта рассмотрена в главе III раздел 1

р Средняя доля несоответствующих единиц в серии выборок * * <

USL-LSL Рр Индекс пригодности, обычно определяемый как

PR Коэффициент пригодности, обычно определяемый как

6 а , А 6 а ,

(USL-LSL)

(LSL-X) (X-LSL) Ррк Индекс пригодности, обычно определяемый как меньшее из

З а , З а , Pz Доля выхода за пределы интересующей точки, такой как предел конкретной спецификации,

z стандартных отклонений от среднего уровня процесса

R Размах подгруппы (наибольшее минус наименьшее значение); R-карта рассмотрена в главе II

R Средний размах серии подгрупп постоянного объема

R Среднее серии средних размахов подгрупп постоянного объема

R Медиана серии размахов подгрупп постоянного объема

s Выборочное стандартное отклонение для подгрупп, S-карта рассмотрена в главе II, разд. 2

5 Выборочное стандартное отклонение для процессов, обсуждено в главе II, разд. 5

S Среднее выборочное стандартное отклонение серии подгрупп, если необходимо, взвешенное объемом выборок

SL Односторонний предел технической спецификации

и Число несоответствий на единицу в выборке, которая может содержать более одной единицы, u-карта рассмотрена в главе III, разд. 4

- 156-

GM


и Среднее число несоответствий на единицу в выборках не обязательно одинакового объема

UCL Верхняя контрольная граница; 11СЦ, UCLR, UCLp и т.д. соответственно верхние конт-рольные границы для карт средних, размахов, долей несоответствующих единиц и т.д.

USL Верхний предел допуска

X Индивидуальное значение, на котором основаны другие статистики подгрупп; карта индивидуальных значений рассмотрена в главе II, разд.4

X Среднее значений в подгруппе, Х-карта обсуждена в главе II, разд. 1

X Среднее средних для подгрупп (взвешенное, если необходимо, объемами выборок), оцененное среднее процесса. Замечание — в этом руководстве используется X как среднее процесса и для карты индивидуальных значений (глава II, разд.4), несмотря на то, что представляет только один уровень усреднения (точек индивидуальных значений). Это сделано, чтобы не спутать с X, которое всегда означает среднее подгруппы

X Медиана значений в подгруппе, карта медиан рассмотрена в главе II,разд.3

X Среднее медиан подгрупп, оцененная медиана процесса

Z Число единиц стандартного отклонения от среднего уровня процесса для интересующего значения, такого как предел допуска. При использовании в оценке воспроизводимости Zus] — расстояние до верхней границы допуска, ZLSL — до нижней и ZMIN — до ближайшей

а (сигма) Стандартное отклонение распределения индивидуальных значений характеристики процесса

о Оценка стандартного отклонения характеристики процесса

(7-,<7R,<Tp Стандартное отклонение статистики, основанной на выборках из результата процесса. и т. д. Например, стандартное отклонение распределения средних для подгрупп (которое

равно a/Vn), стандартное отклонение распределения размахов подгрупп, стандартное отклонение распределения долей несоответствующих единиц и т.д.

А С, Оценка стандартного отклонения процесса на основе выборочного стандартного

отклонения набора индивидуальных значений относительно среднего значения для набора

А (Тшг Оценка стандартного отклонения стабильного процесса по среднему размаху

группированных выборок из процесса, где множитель d2 табулирован в приложении Е (обычно применяется в контексте контрольных карт)

- 157-

Documents

ПРИЛОЖЕНИЕ GПРИЛОЖЕНИЕ GСловарь терминов и символов