-
81 деление на части с фиксированным процентом массы
3.1.31 деление на части с фиксированным процентом массы (fixed ratio division): Для нештучной продукции деление пробы, при котором сохраняемые части отдельных проб представляют собой фиксированную долю массы исходной пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.31 деление на части с фиксированным процентом массы (fixed ratio division): Для нештучной продукции деление пробы, при котором сохраняемые части отдельных проб представляют собой фиксированную долю массы исходной пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > деление на части с фиксированным процентом массы
-
82 деление на части с фиксированной массой
3.1.32 деление на части с фиксированной массой (fixed mass division): Для нештучной продукции деление пробы, при котором сохраняемые части имеют почти одинаковую массу, независимо от различий в массе делимых проб.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.32 деление на части с фиксированной массой (fixed mass division): Для нештучной продукции деление пробы, при котором сохраняемые части имеют почти одинаковую массу, независимо от различий в массе делимых проб.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > деление на части с фиксированной массой
-
83 сушка пробы
3.1.33 сушка пробы (sample drying): Для нештучной продукции стадия процесса подготовки пробы, включающая ее сушку, предназначенную для доведения влажности пробы до уровня, который не будет давать смещение результатов дальнейших исследований или влиять на дальнейшую подготовку пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.33 сушка пробы (sample drying): Для нештучной продукции стадия процесса подготовки пробы, включающая ее сушку, предназначенную для доведения влажности пробы до уровня, который не будет давать смещение результатов дальнейших исследований или влиять на дальнейшую подготовку пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > сушка пробы
-
84 стандартная подготовка пробы
3.1.34 стандартная подготовка пробы (routine sample preparation): Для нештучной продукции подготовка пробы, выполняемая в соответствии с процедурами, установленными в одном из стандартов и предназначенными для определения выборочного среднего характеристики качества партии.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.34 стандартная подготовка пробы (routine sample preparation): Для нештучной продукции подготовка пробы, выполняемая в соответствии с процедурами, установленными в одном из стандартов и предназначенными для определения выборочного среднего значения характеристики качества партии.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > стандартная подготовка пробы
-
85 номинальный надрешетный размер
3.1.36 номинальный надрешетный размер (nominal top size): Для нештучной продукции размер частиц, выраженный в виде апертурного размера испытательного сита (с квадратными отверстиями в соответствии с ИСО 565), на котором остается не более 5 % пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.36 номинальный надрешетный размер (nominal top size): Для нештучной продукции размер частиц, выраженный в виде апертурного размера испытательного сита (с квадратными отверстиями в соответствии с ИСО 565), на котором остается не более 5 % пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > номинальный надрешетный размер
-
86 номинальный подрешетный размер
3.1.37 номинальный подрешетный размер (nominal bottom size): Для нештучной продукции размер частиц, выраженный в виде размера отверстия испытательного сита (с квадратными отверстиями в соответствии с ИСО 565), через которое проходит не более 5 % пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.37 номинальный подрешетный размер (nominal bottom size): Для нештучной продукции размер частиц, выраженный в виде размера отверстия испытательного сита (с квадратными отверстиями в соответствии с ИСО 565), через которое проходит не более 5 % пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > номинальный подрешетный размер
-
87 изменчивость характеристики качества
3.1.38 изменчивость характеристики качества (quality variation): Для нештучной продукции стандартное отклонение характеристики качества, определяемое на основе оценки дисперсии, полученной либо по сквозной выборке, отобранной из партии или части партии, либо полученной с помощью вариографического анализа отклонений между разовыми пробами, отстоящими друг от друга на разные интервалы времени.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.38 изменчивость характеристики качества (quality variation): Для нештучной продукции стандартное отклонение характеристики качества, определяемое на основе оценки дисперсии, полученной либо по сквозной выборке, отобранной из партии или части партии, либо полученной с помощью вариографического анализа отклонений между разовыми пробами, взятыми через разные интервалы времени.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > изменчивость характеристики качества
-
88 система для отбора проб
3.1.42 система для отбора проб (sampling system): Для нештучной продукции механизм и/или механическая установка для отбора разовых проб и подготовки пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа
3.1.42 система для отбора проб (sampling system): Для нештучной продукции приспособление и/или механическая установка для отбора разовых проб и подготовки пробы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > система для отбора проб
-
89 полностью рандомизированный план
1.33 полностью рандомизированный план en completely randomized
План, в котором обработки назначают случайным design
образом для всего множества экспериментальных единиц fr plan complétement
randomise
Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
1.33 полностью рандомизированный план en completely randomized
План, в котором обработки назначают случайным design
образом для всего множества экспериментальных единиц fr plan complétement
randomise
Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
1.33 полностью рандомизированный план en completely randomized
План, в котором обработки назначают случайным design
образом для всего множества экспериментальных единиц fr plan complétement
randomise
Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
1.33 полностью рандомизированный план en completely randomized
План, в котором обработки назначают случайным design
образом для всего множества экспериментальных единиц fr plan complétement
randomise
Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > полностью рандомизированный план
-
90 статистическое управление качеством
3.2 статистическое управление качеством (statistical quality control): Часть контроля качества, в рамках которой применяют статистические методы (например, оценка и проверка параметров распределения, выборочный контроль).
Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > статистическое управление качеством
-
91 регрессионный анализ
регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]
регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
- виды (методы) и технология неразр. контроля
- экономика
EN
3.3 регрессионный анализ en regression analysis
Набор процедур, связанных с оцениванием моделей fr analyse de régression
зависимости отклика от предсказывающих переменных
Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
3.3 регрессионный анализ en regression analysis
Набор процедур, связанных с оцениванием моделей fr analyse de régression
зависимости отклика от предсказывающих переменных
Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > регрессионный анализ
-
92 управление качеством
- quality control
- quality
- en
- 1
управление качеством
Методы и виды деятельности оперативного характера, используемые для выполнения требований к качеству.|
[МУ 64-01-001-2002]
Примечания
1. Управление качеством включает методы и виды деятельности оперативного характера, направленные как на управление процессом, так и на устранение причин неудовлетворительного функционирования на всех этапах петли качества для достижения экономической эффективности.
2. Некоторые действия по управлению качеством и обеспечению качества взаимосвязаны.
[ИСО 8402-94]
управление качеством
Часть менеджмента качества, направленная на выполнение требований к качеству.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]Тематики
- системы менеджмента качества
- управл. качеством и обеспеч. качества
Обобщающие термины
EN
3.2.10 управление качеством (quality control): Часть менеджмента качества (3.2.8), направленная на выполнение требований к качеству.
Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа
3.2.10 управление качеством (en quality; fr maîtrise de la qualité): Часть менеджмента качества (3.2.8), направленная на выполнение требований (3.1.2) к качеству.
Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа
3.2.10 управление качеством (quality control): Часть менеджмента качества (3.2.8), направленная на выполнение требований к качеству.
Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь
1.1.5 управление качеством 1)
Методы и виды деятельности оперативного характера, которые используют для выполнения требований к качеству
1)Данный термин более подробно определен в title="Управление качеством и обеспечение качества - Словарь".
Источник: ГОСТ Р 50779.11-2000: Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения оригинал документа
3.2.15 управление качеством (quality): Часть менеджмента качества, направленная на выполнение требований к качеству.
Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > управление качеством
-
93 допуск
допуск
Предельные отклонения размеров опалубки и (или) ее элементов.
[ ГОСТ Р 52086-2003]
допуск
Разность между наибольшим и наименьшим предельными размерами или абсолютное значение алгебраической разности между верхним и нижним отклонениями.
[ ГОСТ 25256-82( СТ СЭВ 1472-78)]
допуск
-
[Лугинский Я. Н. и др. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике. 2-е издание - М.: РУССО, 1995 - 616 с.]Тематики
EN
3.3.1 допуск (tolerance): Допустимое отклонение установленного значения какой-либо величины, выраженное как разность между допустимыми наибольшим и наименьшим предельными размерами.
Источник: ГОСТ ИСО 11922-1-2006: Трубы из термопластов для транспортирования жидких и газообразных сред. Размеры и допуски. Часть 1. Метрическая серия оригинал документа
3.13 допуск (tolerance): Допустимое отклонение от заданного требования
3.14
Источник: ГОСТ Р 52782-2007: Установки газотурбинные. Методы испытаний. Приемочные испытания оригинал документа
1.4.4 допуск
Разность между наибольшим и наименьшим предельными значениями
Источник: ГОСТ Р 50779.11-2000: Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > допуск
-
94 измерение
измерение
Сравнение конкретного проявления измеряемого свойства (измеряемой величины) со шкалой (частью шкалы) измерений этого свойства (величины) с целью получения результата измерения (значения величины или оценки свойства).
[МИ 2365-96]
измерение
Нахождение значения физической величины опытным путем с помощью специальных технических средств
[ ГОСТ 16263-70]Тематики
- метрология, основные понятия
EN
3.10 измерение (measurement): Процесс получения информации об эффективности СМИБ, а также мер и средств контроля и управления с использованием метода измерения, функции измерения, аналитической модели и критериев принятия решения.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 27004-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент информационной безопасности. Измерения оригинал документа
3.18 измерение (measurement): Определение значения величины.
[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
3.11 измерение (measure): Процесс, используемый для получения значения измеряемой величины (результата измерения).
Источник: ГОСТ Р ИСО 9241-11-2010: Эргономические требования к проведению офисных работ с использованием видеодисплейных терминалов (VDT). Часть 11. Руководство по обеспечению пригодности использования оригинал документа
3.3.9 измерение (measurement): Набор операций, целью которых является определение значения меры.
Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > измерение
-
95 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
-
96 толерантный интервал
3.4.5 толерантный интервал (tolerance interval): Интервал, имеющий нижнюю и верхнюю границы, в котором определенная доля совокупности лежит при заданном уровне доверия.
Источник: ГОСТ Р ИСО 10155-2006: Выбросы стационарных источников. Автоматический мониторинг массовой концентрации твердых частиц. Характеристики измерительных систем, методы испытаний и технические требования оригинал документа
3.1.1 толерантный интервал (tolerance interval): Интервал, определенный по случайной выборке таким способом, что можно утверждать с указанным уровнем доверия, что интервал содержит не менее чем заданную долю совокупности.
Примечание - Уровень доверия в этом случае - предел доли интервалов, определенных указанным способом, которые будут включать в себя не менее чем заданную долю совокупности, при бесконечном увеличении повторений метода.
Источник: ГОСТ Р ИСО 16269-6-2005: Статистические методы. Статистическое представление данных. Определение статистических толерантных интервалов оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > толерантный интервал
-
97 отклонение
отклонение
Алгебраическая разность между размером (действительным, предельным и т.д.) и соответствующим номинальным размером.
[ ГОСТ 25256-82( СТ СЭВ 1472-78)]
отклонение
Различие между планируемым и фактически измеренным значениями. Часто используется в управлении финансами, управлении мощностями и управлении уровнем услуг, но может быть применено в любой области, где существуют планы.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]EN
variance
The difference between a planned value and the actual measured value. Commonly used in financial management, capacity management and service level management, but could apply in any area where plans are in place.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]Тематики
Обобщающие термины
EN
3.3 отклонение (deviation): Отклонение от цели проекта.
Источник: ГОСТ Р 51901.11-2005: Менеджмент риска. Исследование опасности и работоспособности. Прикладное руководство оригинал документа
отклонение (deviation): Отступление от утвержденной инструкции или установленного стандарта.
Источник: ГОСТ Р 52249-2009: Правила производства и контроля качества лекарственных средств оригинал документа
3.1 отклонение от прямоугольности (deviation from squareness): Расстояние от одной из измерительных граней поверочного угольника до боковой грани изделия на заданном расстоянии от угла (см. рисунки 1 - 3).
3.2 отклонение (anomaly): Нарушение или неустойчивость работы объекта.
Источник: ГОСТ Р ИСО 13379-2009: Контроль состояния и диагностика машин. Руководство по интерпретации данных и методам диагностирования оригинал документа
3.24 отклонение (deviation): Величина, на которую проектная длина может отличаться от стандартной длины трубы или соединительной части.
Примечание - Трубы и соединительные части проектируются соответственно длиной, выбранной из диапазона стандартных длин, плюс или минус отклонение (таблица 4); они изготовляются этой длины плюс или минус допуск, указанный в таблице 5.
Источник: ГОСТ Р ИСО 2531-2008: Трубы, фитинги, арматура и их соединения из чугуна с шаровидным графитом для водо- и газоснабжения. Технические условия оригинал документа
3.7 отклонение (deviation): Вариант естественной позы.
Источник: ГОСТ Р ИСО 9241-5-2009: Эргономические требования к проведению офисных работ с использованием видеодисплейных терминалов (VDT). Часть 5. Требования к расположению рабочей станции и осанке оператора оригинал документа
3.24 отклонение (deviation): Величина, на которую проектная длина может отличаться от стандартной длины трубы или соединительной части.
Примечание - Трубы и соединительные части проектируются соответственно длиной, выбранной из диапазона стандартных длин, плюс или минус отклонение (таблица 4); они изготовляются этой длины плюс или минус допуск, указанный в таблице 5.
2.3.9 отклонение
Заключение о том, что совокупность, партия или какое-то количество продукции или услуги не соответствуют критериям приемки.
Примечания
1 При отгрузке продукции термин «отклонение» означает в более мягком смысле неприемку партии по условиям контракта, например партию можно отнести к другому классу, для нее можно снизить цену. Обычно указывают решение о размещении отклоненной партии, например возврат поставщику.
2 В том случае, если отклонение не было квалифицировано как окончательное, можно повторно предъявить партию на контроль после корректирующих действий
Источник: ГОСТ Р 50779.11-2000: Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > отклонение
-
98 эконометрика
эконометрика
Научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин «эконометрия», под которым обычно понимается наука,. которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала). В Э. как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики). Сам термин «Э.» происходит от двух слов: экономия и метрика, т.е. измерение. Он введен в науку норвежским ученым Р.Фришем, лауреатом Нобелевской премии по экономике. Широко известный международный журнал этого направления тоже называется «Econometrica» (основан в 1933 г. Р.Фришем). Есть много определений Э. По нашему мнению, Э. — одно из ответвлений комплекса научных дисциплин, объединяемого понятием — «экономико-математические методы». Ее главным инструментом является эконометрическая модель (как определенный тип экономико-математических моделей), задачей — проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. Среди конечных прикладных задач Э. выделяют две: прогноз экономических и социально-экономических показателей анализируемой экономической системы, имитацию различных возможных сценариев развития этой системы. По уровню иерархии анализируемой экономической системы выделяют макроуровень (т.е. страны в целом), мезоуровень (регионы, отрасли, корпорации) и микроуровень (домашние хозяйства, фирмы). Э. применяет такие методы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений, статистические методы классификации и снижения размерности, а также другие методы и инструментарий теории вероятностей и математической статистики.1 1 Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: Юнити-«Дана». 2001. С.19-20 Эконометрические методы применяются для построения крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную функцию, инвестиционную функцию, а также уравнения, характеризующие движение занятости, доходов, цен и процентных ставок и другие блоки. Среди наиболее известных эконометрических систем подобного рода, по которым ведутся расчеты на ЭВМ, — так называемые Брукингская модель, Уортонская модель (США). Приемы и методы Э. применяются также в анализе спроса и потребления. Э. как наука возникла в начале- середине прошлого века, хотя истоки ее восходят к В.Петти (XVII век) с его «политической арифметикой», О.Курно и Э.Энгелю (ХIХ в.) и др. В ХIХ в. были разработаны и началось использование в Э. таких статистических методов, как множественная регрессия, статистическая проверка гипотез, теория ошибок, выборочные методы ( Р.Фишер, К. Пирсон, Э.Пирсон и др.). В первой половине ХХ в. появился интерес к моделированию структур спроса и потребительских расходов и их эмпирической оценке (Р.Аллен, А.Маршалл и др.). В этот же период формулируется задача идентификации (Е.Уоркинг), начинается изучение производственной функции (Ч.Кобб, П.Дуглас), статистическое моделирование делового цикла (Н.Кондратьев, Е.Слуцкий, Р.Фриш). Макроэконометрические исследования начали Я.Тинберген и Р.Фриш, ставшие первыми в истории лауреатами Нобелевской премии по экономике (1968 г.). После второй мировой войны важным центром развития Э. стала Комиссия Коулса (США). Новый инструментарий Э. получила в результате разработки моделей одновременных уравнений (Т.Хаавельмо, Т.Купманс, Г.Тейл и др.) В последние десятилетия методы Э. сыграли решающую роль в освоении и развитии использования компьютерной техники в экономических расчетах разного уровня и назначения. Определенный вклад в развитие Э. внесли и отечественные экономисты (Е.Е.Слуцкий, Л.В.Канторович и др.), несмотря на длительное официальное третирование эконометрии как «буржуазной», «антимарксистской» и «вредной» «лженауки». Большая роль в ее реабилитации принадлежала академику В.С.Немчинову — написанная им статья «Эконометрия» (1965 г.) явилась своего рода открытием для широкой экономической общественности страны.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > эконометрика
-
99 метод
1.method 2.techniqueметоды астрономииtechniques of astronomyметоды астрономических исследованийastronomical techniquesметод Аргеландерасм. метод ступенейметод Весселинка при определении радиуса переменной звездыWesselink analysisметод возмущенийperturbation methodметод ‘глаз – ухо’eye-and-ear methodметод зависимостейmethod of dependencesметод затменных наблюденийeclipse techniqueметод наблюденийobservational methodметод ножа Фукосм. теневой методметоды обработки данных наблюденийtechniques of data processingметод определения спектральных классов звездclassification methodметод отклонений{ (ненулевой)deflection methodметоды приближенных вычисленийapproximation techniqueметод пробcut-and-try methodметод прямого визуального наблюденияdirect-vision methodметод регистрации звездных прохожденийmethod of recordingметод серого клинаgrey-wedge techniqueметод сравненияcomparison methodметод ступенейstep method (in visual photometry)метод ТалкоттаTalcott method (of latitude determination)метод Тернерасм. метод шести постоянныхметод фотоэмульсийemulsion techniqueметод шести постоянныхамт. six-constant methodметод Шустера-ШварцшильдаShuster – Schwarzschild methodабсолютный методabsolute methodастрономические методыastronomical methodsгрубый методcrude methodдифференциальный методdifferential methodколичественный метод определения спектральных классов звездquantitative classification methodкомпенсационный методbalanced methodнеточный методinexact methodнулевой метод1.balanced method 2.null methodоптические методыoptical techniquesпрямой методdirect methodрадиоастрономический методradio astronomy methodсложный методelaborate methodспектрографический методspectrographic methodспектроскопический методspectroscopic methodстатистические методыstatistical methodsсуточный методdiurnal methodтеневой методопт. 1.knife-edge analysis 2.shadow methodточный методexact methodтриангуляционный методгеод. triangulation methodфотографический методphotographic methodфотометрический методphotometric methodфотоэлектрический методphotoelectric methodцифровой методdigital methodчисленный методnumerical method -
100 анализ спроса и потребления
анализ спроса и потребления
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]
анализ спроса и потребления
Область экономико-математических исследований, основной задачей которых является научное предвидение материальных потребностей членов общества и поиск оптимальных путей их удовлетворения. Прежде всего, для этого строго разграничиваются понятия платежеспособного спроса и потребностей: удовлетворение спроса — это хотя и необходимый (для сбалансированного ведения хозяйства), но недостаточный этап на пути решения задачи полного удовлетворения потребностей членов общества. Важное направление анализа — исследование спроса и потребления однородных социальных групп, однородных с точки зрения характера их потребительского поведения. Речь идет о группах, различающихся уровнем доходов, интересами, родом занятий, семейным положением и т.д. Ведутся широкие демографические и статистические исследования, на основе которых выявляются определенные типы потребления. Каждый тип характеризуется присущей ему системой предпочтений и иерархией потребностей. Для таких групп разрабатываются экономико-математические модели, которые позволяют отвечать на ряд вопросов, например,: на какие товары вырастет спрос, если будет повышена заработная плата определенной группы работников, или наоборот, если возрастут цены на определенные виды товаров, то какие группы населения от этого особенно пострадают? Кроме того, разрабатываются модели, которые связывают потребление и спрос с производством; на этой основе формируются системы моделей прогнозирования развития народного хозяйства в целом. Различия в степени инерционности отдельных экономических процессов должны учитываться при определении методов и средств сбалансирования спроса и предложения. Например, структура и объемы предложения товаров не могут быть существенно изменены в краткие сроки (за 1-3 года), и в этом случае нарушенное по тем или иным причинам равновесие может быть восстановлено только посредством варьирования цен (плюс некоторые оперативные мероприятия по линии внешней торговли). И наоборот, за относительно более длительные промежутки времени задача может быть решена за счет структурных сдвигов в производстве (путем строительства, модернизации предприятий, освоения новых видов продукции), а также с помощью постепенных изменений в структуре доходов и спроса населения. При определении будущих потребностей населения статистические методы исходят из изучения платежеспособного спроса сегодня, расчетов будущего изменения доходов и изменения спроса, а нормативные методы — из расчета научно обоснованных норм потребления тех или иных групп населения. Разрабатываются, например, научно обоснованные нормы питания на базе изучения физиологических потребностей человека. Российские ученые разработали такое важное средство анализа как дифференцированный баланс доходов и потребления. Используются три типа экономико-математических моделей спроса и потребления: конструктивные, структурные (балансовые) и аналитические, а также разнообразный математический аппарат: функции спроса, коэффициенты эластичности и др. По нашему мнению, переоценивать значение нормативных методов не следует: в бывшем Советском Союзе, при плановом хозяйстве и приоритете, отдававшемся именно нормативным методам, нередко случались факты, когда тех или иных товаров было достаточно по «рациональным нормам», но они оставались в остром дефиците из-за крайней несбалансированности цен и нередко — так называемого ажиотажного спроса — законы рынка оказываются в этом отношении сильнее научных расчетов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > анализ спроса и потребления
См. также в других словарях:
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ — СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение. Слово “статистика” (от игал. stato государство) имеет общий корень со словом “государство”. Первоначально оно… … Философская энциклопедия
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ – — научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение. Слово «статистика» (от итал. stato – государство) имеет общий корень со словом «государство». Первоначально оно относилось к науке управления и … Философская энциклопедия
Статистические методы — (в экологии и биоценологии) методы вариационной статистики, позволяющие исследовать целое (напр., фитоценоз, популяцию, продуктивность) по его частным совокупностям (напр., по данным, полученным на учетных площадках) и оценить степень точности… … Экологический словарь
статистические методы — (в психологии) (от лат. status состояние) нек рые методы прикладной математической статистики, используемые в психологии в основном для обработки экспериментальных результатов. Основная цель применения С. м. повышение обоснованности выводов в… … Большая психологическая энциклопедия
Статистические методы — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той … Википедия
Статистические методы — 20.2. Статистические методы Конкретные статистические методы, используемые для организации, регулирования и проверки деятельности, включают, но не ограничиваются следующими: а) планированием экспериментов и факторный анализ; b) анализ дисперсии и … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Статистические методы анализа — группа методов и способов сбора и обработки данных, используемых для описания и анализа информации. По английски: Statistical methods of analysis См. также: Статистические методы анализа Методы анализа Статистические данные Финансовый словарь… … Финансовый словарь
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ДЕМОГРАФИИ — СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ДЕМОГРАФИИ, совокупность основанных на принципах статистики приёмов наблюдения, описания и количеств. анализа демографич. процессов и явлений. Исторически нас. было одним из первых объектов статистич. учёта, а процессы… … Демографический энциклопедический словарь
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ — методы исследования количеств. стороны массовых обществ. явлений и процессов. С. м. дают возможность в цифровом выражении характеризовать происходящие изменения в обществ. процессах, изучать разл. формы социально экономич. закономерностей, смену… … Сельско-хозяйственный энциклопедический словарь
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ — некоторые методы прикладной математической статистики, используемые для обработки экспериментальных результатов. Ряд статистических методов был разработан специально для проверки качества психологических тестов, для применения в профессиональном… … Профессиональное образование. Словарь
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ — (в инженерной психологии) (от лат. status состояние) некоторые методы прикладной статистики, используемые в инженерной психологии для обработки экспериментальных результатов. Основная цель применения С. м. повышение обоснованности выводов в… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике