StudijnÃ text [pdf] - Personalizace vÃ½uky prostÅednictvÃm e-learningu

More documents

Recommendations

Info

Vypovídací schopnost indexů způsobilosti procesu Hodnocení způsobilosti procesu je založeno na údajích získaných měřením sledovaného znaku jakosti. Vlastnosti použitého systému měření mohou významně ovlivnit vypovídací schopnost stanovených indexů způsobilosti. Počet hodnocených údajů Počet hodnocených údajů ovlivňuje vypovídací schopnost indexů způsobilosti dvěma způsoby. Jedním z nich je skutečnost, že při malém počtu údajů nemusí být dostatečně dobře charakterizována skutečná variabilita sledovaného znaku jakosti. Druhým je to, že při malém počtu údajů se výrazně zvětšuje šířka konfidenčního intervalu odhadu příslušných indexů (podrobněji níže). Dodržení omezujících podmínek Při nedodržení omezujících podmínek, jako je statistická zvládnutost procesu a při použití standardních vzorců pro výpočet indexů způsobilosti rovněž normalita dat, mohou být získané informace o způsobilosti procesu zcela bezcenné. INTERVALOVÉ ODHADY INDEXŮ ZPŮSOBILOSTI PROCESU Ze vztahů pro výpočet indexů způsobilosti vyplývá, že k jejich výpočtu potřebujeme teoretické charakteristiky (, ), které jsou prakticky nedostupné. Stanovit lze pouze jejich odhady, a tedy vypočtené hodnoty indexů způsobilosti představují rovněž odhady. Z toho vyplývá, že s vypočtenou hodnotou indexu způsobilosti nelze zacházet jako s konstantou, ale jako s odhadem. Dvoustranné konfidenční intervaly Šířka konfidenčního intervalu odhadu indexů způsobilosti výrazně závisí na počtu zpracovávaných údajů. Pro případ indexu způsobilosti C p lze například dvoustranný konfidenční interval vyjádřit vztahem: 2 2 2 , 1 , 2 Ĉ Ĉ p C p p kde: 86
Vypovídací schopnost indexů způsobilosti procesu 2 2 ; , 1 , 2 2 - kvantily rozdělení 2 s ν stupni volnosti α ν - hladina významnosti - počet stupňů volnosti Pro případy, kdy se směrodatná odchylka odhaduje na základě průměrných charakteristik variability v podskupinách, se počet stupňů volnosti stanovuje pomocí vztahu: k ( n 1) f c kde: k - počet podskupin n – rozsah podskupiny fc - korekční faktor závisející na rozsahu podskupiny a způsobu odhadu směrodatné odchylky V případě odhadu směrodatné odchylky pomocí průměrného variačního rozpětí a pro rozsah podskupiny n = 5 korekční faktor f c nabývá hodnoty f c = 0,906. V případech, kdy se směrodatná odchylka odhaduje pomocí výběrových rozptylů v podskupinách, se korekční faktor neuvažuje. Pokud by se směrodatná odchylka sledovaného znaku jakosti odhadovala na základě výběrové směrodatné odchylky počítané ze všech hodnot, stanovuje se počet stupňů volnosti podle vztahu: N 1 kde: N – počet všech hodnot Závislost šířky konfidenčního intervalu odhadu C p na počtu zpracovaných C údajů je pro případ p 133 , a hladinu významnosti = 0,05 znázorněna na obr.4.8. Z průběhu závislosti je patrné, že při malém počtu hodnocených údajů je konfidenční interval odhadu dosti široký a teprve s vyšším počtem zpracovaných údajů se zužuje. Tak například při výpočtu indexu C p z deseti hodnot leží konfidenční interval 87
Page 1 and 2:
Vysoká škola báňská - Technick
Page 3 and 4:
OBSAH Kap. 1. PLÁNOVÁNÍ JAKOSTI,
Page 5:
VÝKLAD Následuje vlastní výklad
Page 8 and 9:
Plánování jakosti, plán jakosti
Page 10 and 11:
Page 12 and 13:
Page 14 and 15:
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Přístupy k plánování jakosti p
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37: Přístupy k plánování jakosti p
Page 46 and 47: Díly Kritické díly Díly Díly S
Page 48 and 49: Pokročilé postupy aplikace vybran
Page 50 and 51: Díly Relativní váha % zlomení r
Page 52 and 53: Souhrn Tuha zaváděna pružinou Vy
Page 68 and 69: Vypovídací schopnost indexů způ
Page 78 and 79: hodnota indexu způsobilosti hodnot
Page 80 and 81: hodnota indexu způsobilosti Vypov
Page 88 and 89: hranice konfidenčního intervalu o
Page 90 and 91: minimální hodnota odhadu Cpk Vypo
Page 92 and 93: Postupy analýzy způsobilosti proc
Page 98 and 99: p o d íl n e sh o d n ý c h je d
Page 100 and 101: o če ká va ný výskyt ne sho d n
Page 102 and 103: m a x im á ln í h o d n o ta p o
Page 104 and 105: Analýzy systémů měření 7 ANAL
Page 106 and 107: Analýzy systémů měření Výkla
Page 108 and 109: Analýzy systémů měření Analý
Page 110 and 111: Analýzy systémů měření x 13 1
Page 112 and 113: Analýzy systémů měření Bˆ i
Page 114 and 115: Analýzy systémů měření Analý
Page 116 and 117: odchylka Analýzy systémů měřen
Page 118 and 119: Analýzy systémů měření V př
Page 120 and 121: Analýzy systémů měření 2. Mě
Page 122 and 123: Analýzy systémů měření Obr. 7
Page 124 and 125: Analýzy systémů měření dozoro
Page 126 and 127: Analýzy systémů měření R h
Page 128 and 129: Analýzy systémů měření 7. Vyh
Page 130 and 131: Analýzy systémů měření x . j.
Page 132 and 133: Analýzy systémů měření 11. Vy
Page 134 and 135: Analýzy systémů měření Tab. 7
Page 136 and 137:
Analýza systémů měření při k
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Řešení problémů postupem Globa
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Management jakosti projektů Z hled
Page 150 and 151:
Management jakosti projektů 2) Fá
Page 152 and 153:
Management jakosti projektů Otázk
Page 154 and 155:
Management jakosti projektů Proce
Page 156 and 157:
Management jakosti projektů Vytv
Page 158 and 159:
Management jakosti projektů MĚŘE
Page 160 and 161:
Klíčové pojmy 11 KLÍČOVÉ POJM
Page 162 and 163:
Klíčové pojmy Projektová organi
Page 164 and 165:
Klíč k odpovědím na otázky Př
Page 166 and 167:
Klíč k odpovědím na otázky Dia
Page 168 and 169:
Klíč k odpovědím na otázky Kap
Page 170 and 171:
Klíč k odpovědím na otázky 2.
Page 172:
Klíč k odpovědím na otázky 2.
show all

StudijnÃ­ text [pdf] - Personalizace vÃ½uky prostÅednictvÃ­m e-learningu

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

StudijnÃ text [pdf] - Personalizace vÃ½uky prostÅednictvÃm e-learningu