Законы распределения непрерывных случайных величин Закон нормального распределения (Гаусса)
Закон нормального распределения находит большое применение в различных отраслях техники. Этому закону подчиняются многие непрерывные случайные величины, встречающиеся в технике, например, погрешности измерения, высота микронеровностей обработанной поверхности.
Из математической статистики известно, что если изучаемая величина является результатом действия нескольких независимых случайных факторов, то даже если последние нам не известны, эта величина имеет нормальное распределение.
Это положение дает объяснение тому факту, что при обработке деталей на настроенных станках действительные размеры деталей подчиняются закону нормального распределения, т.к. на разброс размеров оказывает влияние большое количество факторов, зависящих от станка, приспособления, инструмента и заготовки.
Дифференциальная функция распределения случайной величины, подчиняющейся закону нормального распределения, имеет следующее выражение
а интегральная функция распределения
Дифференциальная функция нормального распределения графически выражается кривой следующего вида.
Рисунок - Дифференциальная функция нормального распределения.
Интегральная функция нормального распределения графически выражается кривой следующего вида.
Рисунок - Интегральная функция нормального распределения.
Вероятность попадания случайной величины в интервал равна 0,9973, т.е. лишь 0,27 % значений может выйти за указанный предел. Поэтому в инженерной деятельностипринято считать достаточными пределами распределения случайной величины.
Положение кривой относительно начала координат и ее форма определяются двумя параметрами и. С изменениемформа кривой не изменяется, но изменяется ее положение относительно начала координат. С изменениемположение кривой не изменяется, но изменяется ее форма. С уменьшениемкривая становится более вытянутой, а ветви ее сближаются.
В процессе изготовления деталей машин качество их изготовления зависит от технологических факторов, в большей или меньшей степени влияющих на точность обработки. Часть из этих факторов является причиной систематических погрешностей, которые носят постоянный или переменный характер.
Другая часть факторов, влияющих на точность обработки, является причиной случайных погрешностей, приводящих к рассеянию размеров деталей в пределах поля допуска. Случайные погрешности возникают вследствие колебания величин припусков в различных деталях, различных параметров.
Если после измерения партию деталей разбить на группы с одинаковыми размерами, и отклонениями и построить графическую зависимость, то получим кривую распределения размеров, которая характеризует точность обработки деталей. Случайные погрешности в размерах обрабатываемых деталей подчиняются закону нормального распределения, который графически изображается кривой Гаусса.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Статистические методы контроля качества Развитие статистических методов контроля качества. Основные области применения статистических методов управления качеством
- Основные понятия теории вероятности и математической статистики
- Свойства вероятности
- Сложение и вычитание вероятностей
- Теорема сложения вероятностей
- Теорема умножения вероятностей
- Формула полной вероятности
- Дискретные и непрерывные случайные величины
- Характеристики распределения случайных величин
- Пример.Случайная величина имеет следующее распределение
- Сложение средних арифметических и стандартных отклонений
- Законы распределения дискретных случайных величин Законы распределения
- Закон биномиального распределения
- Закон редких событий (Пуассона)
- Геометрическое распределение
- Законы распределения непрерывных случайных величин Закон нормального распределения (Гаусса)
- Закон равной вероятности (равномерного распределения)
- Закон распределения эксцентриситета (Релея)
- Интегральный закон распределения эксцентриситета имеет выражение
- Закон распределения модуля разности
- Основные понятия и определения теории выборок
- Оценка точности вычисления генерального среднего значения по данным выборки
- Оценка точности вычисления стандартного отклонения генеральной совокупности по данным выборки
- Статистическая проверка гипотез
- Значения вероятностей р( λ ) для различных λ
- Далее рассчитывается число степеней свободы
- Плотность распределения z(t) нормированного нормального распределения
- Статистические показатели возможностей процесса
- Зависимость коэффициентов d2иc4от объёма выборкиn.
- Статистическое управление процессами
- Контрольные карты регулирования по количественному признаку
- Простые контрольные карты по количественному признаку
- Контрольные карты с предупреждающими границами регулирования
- Приемочные контрольные карты
- Уровни приемлемых процессов рассчитываются по формуле
- Уровни неприемлемых процессов рассчитываются по формуле
- Контрольные карты кумулятивных сумм
- Контрольные карты регулирования по альтернативному признаку
- Если присутствует несколько потоков процесса, то они должны идентифицироваться и прослеживаться отдельно. Статистические методы приемочного контроля качества продукции
- Виды статистических методов приемочного контроля
- Уровень качества
- Оперативная характеристика плана выборочного контроля
- Планы контроля
- Последовательный план контроля
- Диаграмма Исикавы
- Диаграмма разброса
- Регрессионный анализ