-
1 ведение карт статистического контроля качества продукции
Automation: SPC charting, statistical process control chartingУниверсальный русско-английский словарь > ведение карт статистического контроля качества продукции
-
2 карта для статистического контроля качества
Quality control: statistical quality control chartУниверсальный русско-английский словарь > карта для статистического контроля качества
-
3 сигналы из системы статистического контроля качества продукции
1) Automation: SPC signals2) Makarov: statistical signalsУниверсальный русско-английский словарь > сигналы из системы статистического контроля качества продукции
-
4 система статистического контроля (качества продукции) с радиосвязью
1) Automation: wireless spattering2) Makarov: wireless statistical process controlУниверсальный русско-английский словарь > система статистического контроля (качества продукции) с радиосвязью
-
5 система статистического контроля качества
Military: statistical quality controlУниверсальный русско-английский словарь > система статистического контроля качества
-
6 установка статистического контроля качества продукции
Automation: SPC workstationУниверсальный русско-английский словарь > установка статистического контроля качества продукции
-
7 проводная система статистического контроля
1) Automation: hardwire spattering (качества продукции)Универсальный русско-английский словарь > проводная система статистического контроля
-
8 система статистического контроля с радиосвязью
1) Automation: (качества продукции) wireless spattering2) Makarov: (качества продукции) wireless statistical process controlУниверсальный русско-английский словарь > система статистического контроля с радиосвязью
-
9 карта статистического контроля
1) Engineering: cusum control chart, statistical control chart2) Automation: SPC chart (качества продукции), (для) cusum control chart, (для) statistical control chartУниверсальный русско-английский словарь > карта статистического контроля
-
10 предел среднего выходного качества
3.1.3 предел среднего выходного качества (average outgoing quality limit) AOQL: Максимальное значение AOQ среди всех возможных значений уровня качества выходящей и входящей продукции для данного плана статистического приемочного контроля и устранения всех не принятых партий.
[ИСО 3534-2, определение 1.4.7.2]
Источник: ГОСТ Р ИСО 21247-2007: Статистические методы. Комбинированные системы нуль-приемки и процедуры управления процессом при выборочном контроле продукции оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > предел среднего выходного качества
-
11 карта
карта ж. в горизонталях Höhenkarte f; геод. Höhenlinienkarte f; Höhenschichtenkarte f; Höhenschichtkarte f; Schichtlinienplan m; Schichtplan m; Umrißkarte fкарта ж. изогипс Höhenkarte f; геод. Höhenlinienkarte f; Höhenschichtenkarte f; Höhenschichtkarte f; Schichtlinienplan m; Schichtplan m; Umrißkarte fкарта ж. изолиний Höhenkarte f; геод. Höhenlinienkarte f; Höhenschichtenkarte f; Höhenschichtkarte f; Schichtlinienplan m; Schichtplan m; Umrißkarte fкарта ж. с горизонталями Höhenkarte f; геод. Höhenlinienkarte f; Höhenschichtenkarte f; Höhenschichtkarte f; Schichtlinienplan m; Schichtplan m; Umrißkarte fкарта ж. технологического процесса Ablaufplan m; Ablaufschema n; Flußbild n; Flußdiagramm n; Flußplan m -
12 последовательный анализ в статистике
последовательный анализ в статистике
Метод решения статистических задач (типа задач статистического контроля качества продукции), при котором решение об окончании или продолжении наблюдений принимается после каждого наблюдения. В планировании эксперимента, в отличие от других способов, П.а. позволяет обычно ограничиваться меньшим числом наблюдений, чем когда это число фиксируется заранее.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > последовательный анализ в статистике
-
13 оценка
оценка
-
[IEV number 151-16-11]
оценка
Понятие математической статистики, эконометрики, метрологии, квалиметрии и других дисциплин, по-разному определяемое в каждой из них. С помощью экономических О. характеризуется и соизмеряется эффективность различных ресурсов (см. Оценка природных ресурсов, Оценка трудовых ресурсов, а также Объективно-обусловленные оценки, Нормативы). Статистическая О. определяется как «функция от результатов наблюдений, при¬меняемая для оценки неизвестных параметров распределения вероятностей изучаемых случайных величин»[1]. О. применяются для количественного определения параметров экономико-матема¬тических моделей с помощью статистического преобразования выборочной (наблюдае¬мой) информации. Применяются точечная О. и интервальная О. См. также Выборка, Метод наименьших квадратов, Метод максимального правдоподобия, Оценка параметров модели. [1] СЭС, с.1270
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]EN
rating
set of rated values and operating conditions
[IEV number 151-16-11]FR
caractéristiques assignées, f, pl
ensemble des valeurs assignées et des conditions de fonctionnement
[IEV number 151-16-11]Тематики
EN
DE
FR
3.9 оценка (evaluation): Систематическое определение степени соответствия объекта установленным критериям.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99: Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа
3.3.4 оценка (evaluation): Вычисление значения, представленного в виде выражения.
Источник: ГОСТ Р ИСО 13584-20-2006: Системы автоматизации производства и их интеграция. Библиотека деталей. Часть 20. Логический ресурс. Логическая модель выражений оригинал документа
3.44 оценка (evaluation): Элемент стадии интерпретации жизненного цикла, необходимый для обеспечения достоверности результатов оценки жизненного цикла.
Примечание - Оценка включает проверку полноты, проверку чувствительности, проверку соответствия, а также любую другую проверку достоверности, которая может потребоваться в соответствии с установленной целью и определенной областью исследования.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14040-2010: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура оригинал документа
3.44 оценка (evaluation): Элемент стадии интерпретации жизненного цикла, необходимый для обеспечения достоверности результатов оценки жизненного цикла.
Примечание - Оценка включает в себя проверки полноты, чувствительности, соответствия, а также любую другую проверку достоверности, которая может потребоваться в соответствии с установленной целью и определенной областью исследования.
Источник: ГОСТ Р ИСО 14044-2007: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Требования и рекомендации оригинал документа
3.7 оценка (estimate): Значение статистического критерия, полученное при проведении расчета.
[ИСО 3534-1, статья 2.51]
Источник: ГОСТ ИСО 14698-2-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 2. Анализ данных о биозагрязнениях оригинал документа
2.3 оценка (assessment): Процесс (2.31) или результат этого процесса - сравнение конкретного объекта с соответствующими справочными данными.
Источник: ГОСТ Р ИСО 24511-2009: Деятельность, связанная с услугами питьевого водоснабжения и удаления сточных вод. Руководящие указания для менеджмента коммунальных предприятий и оценке услуг удаления сточных вод оригинал документа
2.3 оценка (assessment): Процесс (2.31) или результат этого процесса - сравнение конкретного объекта с соответствующими справочными данными.
Источник: ГОСТ Р ИСО 24512-2009: Деятельность, связанная с услугами питьевого водоснабжения и удаления сточных вод. Руководящие указания для менеджмента систем питьевого водоснабжения и оценке услуг питьевого водоснабжения оригинал документа
3.23 оценка (estimator): Функция выборочных значений, используемая для определения значений параметра совокупности.
Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа
2.62 оценка (estimate): Значение статистического критерия (2.64), полученное в результате расчета.
[ИСО 14698-2:2003, статья 3.7]
Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа
2.3 оценка (assessment): Процесс (2.31) или результат этого процесса - сравнение конкретного объекта с соответствующими справочными данными.
Источник: ГОСТ Р ИСО 24510-2009: Деятельность, связанная с услугами питьевого водоснабжения и удаления сточных вод. Руководящие указания по оценке и улучшению услуги, оказываемой потребителям оригинал документа
2.3 оценка (assessment): Верификация оцениваемого объекта доверия с помощью соответствующего подхода с целью установления соответствия стандарту и определения степени (уровня) доверия.
Источник: ГОСТ Р 54581-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Основы доверия к безопасности ИТ. Часть 1. Обзор и основы оригинал документа
4.23 оценка (evaluation): Вычисление значения, представленного в виде выражения.
Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > оценка
-
14 математическая статистика
математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > математическая статистика
-
15 правило переключения
3.23. правило переключения (switching rule): Установленное в схеме статистического приемочного контроля (3.3) правило перехода от одного плана контроля (3.3) к другому с большей или меньшей жесткостью на основании истории качества предыдущей партии.
[ИСО 3534-2:2006]
Примечание 1 - См. раздел 20.
Примечание 2 - Нормальный, усиленный или ослабленный контроль и прекращение контроля являются примерами контроля с большей или меньшей жесткостью.
Источник: ГОСТ Р ИСО 3951-1-2007: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 1. Требования к одноступенчатым планам на основе предела приемлемого качества для контроля последовательных партий по единственной характеристике и единственному AQL оригинал документа
3.17 правило переключения (switching rule): Установленное в схеме статистического приемочного контроля правило перехода от одного плана контроля к другому с большей или меньшей жесткостью на основании истории качества продукции.
Примечание - Нормальный, усиленный, ослабленный контроль или прекращение контроля являются примерами жесткости контроля. [ИСО 3534-2]
Источник: ГОСТ Р ИСО 3951-5-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 5. Последовательные планы на основе AQL для известного стандартного отклонения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > правило переключения
См. также в других словарях:
Достоверность решений, принимаемых по результатам статистического контроля (достоверность контроля) — Совокупность значений вероятностей принятия по результатам СПК верных и ошибочных решений. Примечания. 1. Наиболее важными характеристиками достоверности являются риск потребителя при контроле поставщика и риск поставщика при контроле потребителя … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Кружок качества — Связать? Кружок качества (кружок контроля качества) группа работников завода (фабрики), регулярно собирающихся на добровольных началах для выявления проблем, влияющих на эффективность производства и качества продукции, и подготовки… … Википедия
ГОСТ Р 50779.30-95: Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования — Терминология ГОСТ Р 50779.30 95: Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования оригинал документа: Арбитражная ситуация Ситуация, в которой по результатам контроля поставщика принято решение о соответствии, а по… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ИСО 9004-1-94: Управление качеством и элементы системы качества. Часть 1. Руководящие указания — Терминология ИСО 9004 1 94: Управление качеством и элементы системы качества. Часть 1. Руководящие указания: 8.7. Анализ готовности продукций к реализации Следует определить возможности организации для поставки новой или модернизированной… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Республиканский институт контроля знаний — Учреждение образования «Республиканский институт контроля знаний» (Белоруссия) Тип организации: некоммерческая организация, финансируемая из республиканского бюджета http://rikz.unibel.by Учреждение образования «Республиканский ин … Википедия
Методы менеджмента качества (журнал) — Профессиональный журнал для менеджеров по качеству Содержание 1 Миссия 2 История 3 Аудитория 4 Тем … Википедия
ГОСТ Р ИСО 2859-3-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 3. Контроль с пропуском партий — Терминология ГОСТ Р ИСО 2859 3 2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 3. Контроль с пропуском партий оригинал документа: 3.1.11 выборочный контроль с пропуском партий (skip lot sampling… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ Р ИСО 2859-5-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 5. Система последовательных планов на основе AQL для контроля последовательных партий — Терминология ГОСТ Р ИСО 2859 5 2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 5. Система последовательных планов на основе AQL для контроля последовательных партий оригинал документа: 3.36… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ Р ИСО 3951-1-2007: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 1. Требования к одноступенчатым планам на основе предела приемлемого качества для контроля последовательных партий по единственной характеристике и единственному AQL — Терминология ГОСТ Р ИСО 3951 1 2007: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 1. Требования к одноступенчатым планам на основе предела приемлемого качества для контроля последовательных партий по… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ГОСТ Р ИСО 3951-5-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 5. Последовательные планы на основе AQL для известного стандартного отклонения — Терминология ГОСТ Р ИСО 3951 5 2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 5. Последовательные планы на основе AQL для известного стандартного отклонения оригинал документа: 3.23 браковочное… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
план статистического приемочного контроля — 3.17 план статистического приемочного контроля (acceptance sampling plan): План, который устанавливает объем(ы) выборки (3.16) и правила принятия решения о приемке партии. [ИСО 3534 2] Примечание 1 План одноступенчатого контроля это комбинация… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации