Применение квалиметрических методов в экспертизе качества продукции
Алгоритм определения весомости отдельных свойств объекта по методу предпочтения. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена — количественная оценка статистического изучения связи между явлениями, которая широко используется в непараметрических методах.
Рубрика | Математика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 09.11.2021 |
Размер файла | 79,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru
Размещено на http://www.allbest.ru
Применение квалиметрических методов в экспертизе качества продукции
Голубева А.Г.
Введение
Целью контрольной работы по «Квалиметрии и управлению качеством» является закрепление изученного теоретического материала и овладение практическими навыками использования экспертных методов оценки качества технических объектов.
Задание:
Ответить на контрольный вопрос:
Что вы понимаете под управлением качеством продукции?
Провести обработку данных экспертного опроса, решить следующие задачи:
Определить весомости отдельных свойств объекта по методу предпочтения.
На основании рассчитанных весомостей построить среднюю априорную диаграмму рангов.
Проверить степень согласованности в мнениях 2-го и 5-го экспертов с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена.
Исходные данные для решения задачи:
W15 = 3
W25 = 2
W35 = 1
W45 = 4
Что вы понимаете под управлением качеством продукции?
Это постоянный, планомерный, целеустремленный процесс воздействия на всех уровнях на факторы и условия, обеспечивающий создание продукции оптимального качества и полноценное ее использование
Оценка качества технического объекта
Для оценки качества технического объекта был проведен экспертный опрос, в котором принимала участие группа экспертов в составе пяти человек. В качестве оцениваемого технического объекта рассматривался электродвигатель. Эксперты оценивали его по четырем свойствам: 1) надежность; 2) цена; 3) к.п.д.; 4) габариты
Экспертный опрос проводился с использованием метода предпочтения и дал следующие результаты:
Оценки 1-го эксперта: W11 = 1; W21 = 2; W31 = 3; W41 = 4
Оценки 2-го эксперта: W12 = 4; W22 = 1; W32 = 2; W42 = 3
Оценки 3-го эксперта: W13 = 1; W23 = 4; W33 = 3; W43 = 2
Оценки 4-го эксперта: W14 = 2; W24 = 3; W34 = 4; W44 = 1
Оценки 5-го эксперта: W15 = 3; W25 = 2; W35 = 1; W45 = 4
Требуется провести обработку данных экспертного опроса и решить следующие задачи:
Определить весомости отдельных свойств объекта по методу предпочтения.
На основании рассчитанных весомостей построить среднюю априорную диаграмму рангов.
Проверить степень согласованности в мнениях 2-го и 5-го экспертов с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена.
Весомость отдельных свойств объекта по методу предпочтения.
Первым шагом построим массив исходных данных:
корреляция статистический непараметрический
Табл. 1
1 эксперт: |
W11 = 1 |
W21 = 2 |
W31 = 3 |
W41 = 4 |
|
2 эксперт: |
W12 = 4 |
W22 = 1 |
W32 = 2 |
W42 = 3 |
|
3 эксперт: |
W13 = 1 |
W23 = 4 |
W33 = 3 |
W43 = 2 |
|
4 эксперт: |
W14 = 2 |
W24 = 3 |
W34 = 4 |
W44 = 1 |
|
5 эксперт: |
W15 = 3 |
W25 = 2 |
W35 = 1 |
W45 = 4 |
На основании исходных данных определим весомости отдельных свойств объекта по методу предпочтения.
Метод предпочтения заключается в том, что каждого эксперта просят пронумеровать все свойства в порядке их предпочтения так, что наименее предпочитаемое, т.е. наименее важное свойство получает номер 1, следующее по важности номер 2 и так далее.
Расчетная формула весомости j-го свойства выглядит следующим образом:
(1)
где:
- место, на которое поставлено j-ое свойство (ранг j-го свойства) у l-го эксперта;
r - количество экспертов;
n - количество свойств.
Числитель формулы 1 представляет собой сумму оценок, поставленных всеми экспертами оцениваемому j-му свойству: , а знаменатель - сумму оценок, выставленных всеми экспертами по всем n свойствам технического объекта: ; ; ;
Таким образом:
; ; ; .
Следующим шагом сделаем проверку соответствия выполненных расчетов требованиям шестого принципа квалиметрии (сумма весомостей свойств одного уровня есть величина постоянная):
(2)
где:
n - число свойств качества технического объекта на i-ом уровне.
M1 + M2 + M3 + M4 = 0,22 + 0,24 + 0,26 +0,28 = 1
Таким образом, расчеты выполнены правильно.
Средняя априорная диаграмма рангов
Для построения диаграммы необходимо использовать таблицу, составленную на основании оценок экспертов, приведенных в исходных данных:
Табл. 2
Эксперты |
Оценки отдельных свойств |
Сумма рангов свойств технического объекта |
||||
W1 |
W2 |
W3 |
W4 |
|||
1 |
1 |
2 |
3 |
4 |
10 |
|
2 |
4 |
1 |
2 |
3 |
10 |
|
3 |
1 |
4 |
3 |
2 |
10 |
|
4 |
2 |
3 |
4 |
1 |
10 |
|
5 |
3 |
2 |
1 |
4 |
10 |
|
Сумма рангов каждого свойства |
11 |
12 |
13 |
14 |
50 |
Рис. 1
Априорная диаграмма рангов наглядно отражает степень важности каждого из свойств технического объекта в порядке их предпочтения от наиболее важного (самый высокий столбец) до наименее важного свойства (самый низкий столбец).
Проверка степени согласованности в мнениях 2-го и 5-го экспертов с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена -- это количественная оценка статистического изучения связи между явлениями, используемая в непараметрических методах.
Для расчета будем использовать следующую формулу:
(3)
где:
dj - относительная разность рангов, присвоенных двумя экспертами j-му фактору;
n - количество свойств технического объекта.
Для расчета относительной разности рангов используем формулу:
(4)
где:
- ранги (оценки) j-го свойства н l-го и p-го экспертов;
- сумма рангов всех свойств технического объекта.
Рассчитываем относительную разность рангов по 4 свойствам на основании оценок 2-го и 5-го экспертов:
; ; ;
На основании полученных данных найдем коэффициент ранговой корреляции Спирмена по формуле 3:
Степень согласованности мнений экспертов считается высокой, если R?0,95, следовательно согласованность мнений 2-го и 5-го экспертов является высокой.
Литература
1. Ребрин Ю.И. Управление качеством: Учеб. пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. - 174 с.
2. Ефимов В.В., Барт Т.В. Статистические методы в управлении качеством продукции. Учеб. для вузов. - М.: КноРус, 2012. - 234 с.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Сортировка размера пенсии по возрастанию прожиточного минимума. Параметры уравнений парных регрессий. Значения параметров логарифмической регрессии. Оценка гетероскедастичности линейного уравнения с помощью проведения теста ранговой корреляции Спирмена.
контрольная работа [178,0 K], добавлен 23.11.2013Сущность, цели применения, основные достоинства метода канонических корреляций. Оценка тесноты связи между новыми каноническими переменными U и V. Максимальный канонический коэффициент корреляции, методика его расчета. Использование критерия Бартлетта.
презентация [109,2 K], добавлен 10.02.2015Основные теоремы и понятия дифференциального исчисления, связи между свойствами функции и её производных (или дифференциалов); применение математических методов в естествознании и технике. Решение уравнений и неравенств с помощью теорем Ролля и Лагранжа.
курсовая работа [609,9 K], добавлен 09.12.2011Проведение аналитической группировки и дисперсионного анализа данных, с целью количественно определить тесноту связи. Определение степени корреляции между группировочными признаками и вариационной зависимости переменной, обусловленной регрессией.
контрольная работа [140,5 K], добавлен 17.08.2014Алгоритм определения вероятности события и выполнения статистических ожиданий. Оценка возможных значений случайной величины и их вероятности. Расчет математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения. Анализ характеристик признака.
контрольная работа [263,8 K], добавлен 13.01.2014Метод эксплуатации авиационной техники по состоянию; управление техническим состоянием с использованием априорной и апостериорной информации. Оценка эффективности технических систем методом статистического моделирования (алгоритм векторного управления).
реферат [3,3 M], добавлен 17.12.2010Применение математических и статистических методов в процессе бурения. Нахождение среднеарифметической выборки, среднеквадратического отклонения, дисперсии, корреляции. Оценка влияния двух реагентов на предельное напряжение сдвига бурового раствора.
курсовая работа [378,6 K], добавлен 05.12.2011Граф как совокупность объектов со связями между ними. Характеристики ориентированного и смешанного графов. Алгоритм поиска кратчайшего пути между вершинами, алгоритм дейкстры. Алгебраическое построение матрицы смежности, фундаментальных резервов и циклов.
методичка [29,4 M], добавлен 07.06.2009Нахождение полинома Жегалкина методом неопределенных коэффициентов. Практическое применение жадного алгоритма. Венгерский метод решения задачи коммивояжера. Применение теории нечетких множеств для решения экономических задач в условиях неопределённости.
курсовая работа [644,4 K], добавлен 16.05.2010Нахождение выборочной средней и дисперсии. Построение гистограммы продолжительности телефонных разговоров и нормальной кривой Гаусса. Нахождение групповых средних и коэффициента корреляции. Выборочные характеристики и параметры уравнений регрессии.
контрольная работа [87,8 K], добавлен 30.11.2013