ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ

Статистические методы СЛОВАРЬ И УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

Часть 2

Прикладная статистика

(ISO 3534-2:2006, Statistics — Vocabulary and symbols —

Part 2: Applied statistics, IDT)

Издание официальное

Москва

Стандартинформ

2019

Предисловие

1    ПОДГОТОВЛЕН Закрытым акционерным обществом «Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем» (ЗАО «НИЦ КД») на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2    ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 «Применение статистических методов»

3    УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 5 сентября 2019 г. № 637-ст

4    Настоящий стандарт идентичен международному стандарту ИСО 3534-2:2006 «Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикладная статистика» (ISO 3534-2:2006 «Statistics — Vocabulary and symbols — Part 2: Applied statistics». IDT).

Международный стандарт разработан Техническим комитетом 180ЯС 69.

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2012 (пункт 3.5)

5    ВЗАМЕН ГОСТ Р 50779.11-2000 (ИСО 3534-2—93)

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации». Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты». В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.gost.ru)

© ISO, 2006 — Все права сохраняются ©Стандартинформ, оформление, 2019

Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и распространен в качестве официального издания без разрешения Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии

II

1.2.33    услуга: Продукция (1.2.32), которая является результатом, по ел крайней мере, одного действия, выполненного при взаимодействии fr поставщика и покупателя.

Пример — Услуга может включать:

• действия, выполняемые поставщиком для потребителя,

-    действия, связанные с получением осязаемого результата (например, ремонт машины);

-    действия поставщика по доставке осязаемой продукции (например, промышленные перевозки);

-    действия поставщика по доставке неосязаемой продукции (например, доставка информации);

-    создание атмосферы для потребителя (например, в гостиницах и ресторанах).

1.2.34    идентичная единица для испытаний/измерений: Единица еп

выборки (1.2.17). подготовленная определенным образом, которую можно считать идентичной для назначенной цели.    fr

Примечание — На практике требования идентичности устанавливают в протоколе в соответствии с целью испытаний/измерений

1.2.35    репрезентативная выборка: Случайная выборка (1.2.25), ел отобранная таким образом, что наблюдаемые значения (3.2.8) в вы- fr борке имеют также распределение (2.5.1), что и в генеральной совокупности (1.2.1).

Пример — Выборка, отобранная методом стратифицированного случайного отбора выборки (1.3.7), когда доля единиц, отобранных из разных слоев (1.2.29), равны соответствующим долям в слоях генеральной совокупности, может быть рассмотрена как репрезентативная выборка по отношению к наблюдаемым значениям.

Примечание 1—В соответствие с определением репрезентативная выборка представляет собой миниатюрное отражение генеральной совокупности

Примечание 2 — Термины «репрезентативная выборка» и «репрезентативный отбор выборки» в литературе и в общем использовании применяют, по крайней мере, в шести различных смыслах

-    неоправданное одобрение данных;

-    отсутствие усилий по отбору выборки.

-    миниатюрное отражение генеральной совокупности Выборка подчиняется тому распределению, что и генеральная совокупность,

-    типичный или идеальный случай.

-    охват генеральной совокупности Выборка отражает изменчивость (2.2.1) данных, особенно между слоями.

-    вероятностный отбор, формальная схема отбора выборки устанавливает для каждого элемента генеральной совокупности положительную вероятность быть отобранным

Данное смысловое разнообразие говорит о том, что термин должен быть использован с осторожностью

1.3 Виды отбора выборки

1.3.1    отбор выборки: Действия по отбору или составлению выборки еп

(1.2.17).    fr

1.3.2    отбор проб: Отбор выборки (1.3.1) из нештучной продукции еп

(5.1.1).    fr

Пример — Отбор проб из отвала угля для анализа зольности или табака из россыпи для анализа влажности.

1.3.3    дискретный отбор выборки: Отбор выборки (1.3.1) дискретно- еп

го материала.    fr

1.3.4    простой случайный отбор выборки: Отбор выборки (1.3.1) из еп л выборочных единиц (1.2.14), отобранной из генеральной совокуп- fr ности (1.2.1), таким образом, что все возможные комбинации п выборочных единиц имеют одинаковую вероятность быть отобранными.

Примечание — Если при отборе выборки из нештучной продукции выборочной единицей является определенное количество материала, чтобы все выборочные единицы имели равную вероятность быть отобранными

1.3.5    случайный отбор выборки: Отбор выборки (1.3.1) из л выбо- ел рочных единиц (1.2.14) отобрана из генеральной совокупности (1.2.1) fr таким образом, что каждая из возможных комбинаций л выборочных единиц имеет конкретную вероятность быть отобранной.

1.3 6 стратифицированный отбор выборки: Отбор выборки (1.3.1) ел такой, что доли выборки отобраны из разных слоев (1.2.29). и из fr каждого слоя отобрана, по крайней мере, одна выборочная единица

(1.2.14).

Примечание 1 — В некоторых случаях доли выборки устанавливают в виде заранее определенных пропорций Если стратификация (1 2.30) выполнена после отбора выборки, то пропорции заранее не известны

Примечание 2 — Единицы (1.2.11) каждого слоя часто отбирают методом случайного отбора (13 5).

1.3.7    стратифицированный простой случайный отбор выборки:    ел

Простой случайный отбор (1.3.4) для каждого слоя (1.2 29).

Примечание — Если пропорции единиц, отобранных из различных слоев. ^ равны пропорциям соответствующих единиц в слоях генеральной совокупности, такой отбор называется пропорциональным стратифицированным простым отбором выборки

1.3.8    квотированный отбор: Стратифицированный отбор (1.3.6), ел

при котором выборку (1.2.17) отбирают неслучайным образом.    fr

1.3.9    кластерный отбор: Отбор выборки (1.3.1), при котором отби- ел рают случайную выборку (1.2.25) из кластеров (1.2.28), при этом все fr выборочные единицы (1.2.14), на которых основаны кластеры, содержатся в выборке (1.2.17).

1.3.10    многоступенчатый отбор выборки: Отбор выборки (1.3.1), еп при котором выборку (1.2.17) отбирают поэтапно, и выборочные еди- fr ницы (1.2.14), отобранные на каждом этапе, отбирают из большого количества единиц, отобранных на предыдущем этапе.

Примечание 1 — Многоступенчатый отбор отличается от сложного отбора Сложный отбор — это отбор выборки одновременно по нескольким критериям

Примечание 2 — Методы отбора выборки на каждом этапе могут быть разными, так первоначальная выборки (1 2 21) может быть отобрана, например, методом простого случайного отбора выборки (1.3 4), а последняя выборка отобрана методом систематического отбора выборки (1.3.12).

1.3.11    многоступенчатый кластерный отбор выборки: Кластер- еп ный отбор выборки (1.3.9), выполняемый в два или более этапов, где каждая выборка (1.3.1) поделена на кластеры (1.2.28), уже получен- fr ные по предыдущей выборке (1.2.17).

1.3.12    систематический отбор выборки: Отбор выборки (1.3.1) в еп

соответствии с систематическим планом.    fr

Примечание 1— При отборе проб систематический отбор выборки (1.3 2) осуществляют путем отбора единиц (1.2 11) из фиксированного расстояния материала или из материала, соответствующего определенному промежутку времени Интервалы отбора могут быть установлены по массе и по времени В первом случае выборочные единицы (1.2 14) имеют равную массу Выборочные единицы, отобранные на основе времени, отбирают с движущегося конвейера или потока в одинаковые интервалы времени В этом случае масса каждой выборочной единицы пропорциональна массе потока в момент отбора пробы

Примечание 2 — Если партия (1.2 4) разделена на слои (1.2.29). то стратифицированный систематический отбор производят, отбирая образцы из каждого слоя в одних и тех же местах

Примечание 3 — При систематическом отборе рандомизация отбора ограничена

1.3.13    периодический систематический отбор выборки: Система- ел тический отбор выборки (1.3.12), при котором выборочные единицы

(1.2.14) в генеральной совокупности (1.2.1) упорядочены и пронуме- fr рованы от единицы до N. затем составляют выборку (1.2.17) из выборочных единиц с номерами

Л. h + к. h + 2к.....h + (п - 1) к.

где h и к — положительные целые числа, удовлетворяющие соотношениям:

пк <N <п(к * 1) и h <к ,

h обычно выбирают случайным образом из первых к целых чисел; п — число выборочных единиц в выборке.

Примечание 1 — Периодический систематический отбор — метод отбора, при котором рандомизация отбора выборки (1 3 1) ограничена выбором из первых к целых чисел

Примечание 2 — Периодический систематический отбор обычно используют для получения выборки, которая является случайной по отношению к некоторым характеристикам (111). о которых известно, что они являются независимыми и на систематической основе

Примечание 3 — Одним из оснований систематизации может быть порядок производства Однако при этом следует проявлять внимание Если брать каждую6-ю, 12-ю или 18-ю единицу (12 11), изготовленные на шести станках, маловероятно, что выборка будет репрезентативна по отношению к изготовленной этими станками продукции

1.3.14    локальный систематический отбор: Систематический отбор ел (1.3.12), при котором выборку (1.2.17) установленного объема отбирают из установленного места в материале или из установленного fr места, или в установленное время в потоке и считают выборку репрезентативной по отношению к данному месту или условиям.

1.3.15    отбор с замещением: Отбор выборки (1.3.1), при котором каж- еп дую отобранную и наблюдаемую выборочную единицу (1.2.14) возвращают в генеральную совокупность (1.2.1) до отбора следующей fr выборочной единицы.

Примечание —В данном случае одна и та же выборочная единица может быть отобрана в выборку (12 17) более одного раза

1.3.16    отбор без замещения: Отбор выборки (1.3.1), при котором еп кахщая выборочная единица (1.2.14) может быть отобрана из генеральной совокупности (1.2.1) только один раз и не возвращается в fr исходную совокупность.

1.3.17    статистический приемочный контроль: Выборочный кон- еп троль. после проведения которого принимают решение о приемке fr или отклонении партии (1.2.4) или другой совокупности продукции

(1.2.32), материала или услуги (1.2.33) на основании результатов отбора выборки.

1.3.18    исследовательский отбор: Отбор выборки (1.3.1), ислользу- ел емый в качественных или аналитических исследованиях для опре- fr деления оценок одной или нескольких характеристик (1.1.1) совокупности (1.2.1) или анализа распределения этих характеристик в совокупности.

Пример — Отбор выборки продукции для анализа возможностей процесса, при аудите системы для анализа степени соответствия системы требованиям стандарта.

2 Статистическое управление процессами

2.1    Общие понятия, связанные с процессами

2.1.1    процесс: Совокупность взаимосвязанных и взаимодействую- еп

щих видов деятельности, преобразующая входы в выходы.    fr

Примечание 1 — Входами процесса обычно являются выходы других процессов

Примечание 2 — Процессы в организации, как правило, планируются и осуществляются в управляемых условиях с целью добавления ценности

Примечание 3 — Процесс, в котором подтверждение соответствия его выхода затруднено или экономически нецелесообразно, часто называют «специальным процессом».

(ИСО 9000:2005, 3.4.1]

2.1.2    управление процессом: Скоординированная деятельность по ел

контролю и управлению процессом (2.1.1).    fr

2.1.3    статистический метод: Метод сбора, анализа и интерпретации ел

данных под воздействием случайности.    fr

Примечание — Данные могут быть количественными или не количественными, или информацией

2.1.4    статистическое управление процессами: Управление процес- ел сом (2.1.2), связанное с применением статистических методов (2.1.3)

в планировании (2.1.5), контроле (2.1.6) и улучшении процесса (2.1.7). fr

2.1.5    планирование процесса: Управление процессом (2.1.2), на- еп правленное на установление целей процесса, требований к процессу fr и способов достижения этих требований.

2.1.6    контроль процесса: Управление процессом (2.1.2), направлен- еп

ное на соответствие процесса установленным требованиям.    fr

2.1.7    улучшение процесса: Управление процессом (2.1.2), направ- еп ленное на снижение изменчивости (2.2.1) процесса, а также повыше- fr ние результативности и эффективности процесса.

Примечание 1 — Результативностью процесса является степень выполнения запланированных действий и достижения планируемых результатов (ИСО 9000)

Примечание 2 — Эффективностью процесса является отношение достигнутого результата к использованным ресурсам (ИСО 9000]

2.1.8    статистическое управление процессом SPC: Деятельность, ел направленная на использование статистических методов для снижения изменчивости (2.2.1) процесса, увеличению объема знаний о fr процессе (2.2.1), направление процесса для достижения желаемых результатов.

Примечание 1 — SPC более результативно при управлении изменчивостью характеристик (1.1.1) процесса или характеристик продукции процесса, это коррелирует с характеристикой конечной продукции и/или повышением устойчивости процесса в условиях изменчивости характеристик

Примечание 2—Хотя первоначально SPC применялись к процессам производства материапьной продукции, данное управление также применимо к процессам обслуживания и взаимодействия, например, процессу взаимодействия, включающему программное обеспечение и виртуальные данные

Примечание 3 — SPC включает контроль процесса (2.1.6) и улучшение процесса (2.1.7).

2.1.9    план управления: Документ, описывающий элементы систе- ел мы, применяемые для контроля изменчивости (2.2.1) характеристик fr (1.1.1) процесса (2.1.1), продукции (1.2.32) и услуг (1.2.33), и минимизирующие отклонение от их предпочтительных значений.

Примечание — Документ является средством хранения информации (ИСО 9000]. Он может быть комбинацией различных типов средств хранения информации, например, это может быть бумага, магнитные, электронные или оптические компьютерные диски, фотографии и т. д

2.1.10    анализ процесса: Исследование, направленное на установ- еп пение причинно-следственных связей, используемых для управле- fr ния процессом и/или для улучшения процесса (2.1.1) или продукции (1.2.32). включая услуги (1.2.33).

2.2 Понятия, связанные с вариацией (изменчивостью)

2.2.1 изменчивость, вариация: Разность между значениями харак- еп теристики (1.1.1).    fr

Примечание — Изменчивость часто описывают с помощью дисперсии или стандартного отклонения

2.2.2 собственная изменчивость процесса: Изменчивость (2.2.1) еп процесса (2.1.1), функционирующего в состоянии статистической управляемости (2.2.7).    fr

Примечание 1 — При описании этой изменчивости с помощью стандартного отклонения употребляют нижний индекс «w» (например, о*. S_w или r_w). отражающий собственную изменчивость

Примечание 2 — Данная изменчивость соответствует внутригрупповой изменчивости

2.2.3 общая изменчивость процесса: Изменчивость (2.2.1) процес- еп са (2.1.1), вызванная специальными (2.2.4) и случайными (2.2.5) при- fr чинами.

Примечание 1 — При описании этой изменчивости с помощью стандартного отклонения употребляют нижний индекс «f* (например. o_t S, или г₍). отражающий общую изменчивость

Примечание 2 — Данная изменчивость соответствует комбинации внутригрупповой и межгрупповой изменчивости

2.2.4 специальная причина: Источник вариации процесса, не явля- еп ющегося собственной изменчивостью процесса (2.2.2).    fr

Примечание 1 — Иногда «специальную причину» рассматривают как синоним «причины, поддающейся определению» Однако между ними существует различие Специальная причина поддается определению только в случае применения специальных способов идентификации

Примечание 2 — Специальная причина возникает вследствие специфических обстоятельств, которые не всегда возникают Таким образом, при наличии специальных причин изменчивость (2 2 1) процесса (2 11) не всегда предсказуема

2.2.6 рациональная подгруппа: Подгруппа, относительно которой, еп как предполагают, что внутри этой подгруппы изменчивость вызвана fr только случайными причинами.

Примечание 1 — Подгруппа — это набор данных, отобранных из продукции процесса (211) таким образом, чтобы гарантировать, что данные одной подгруппы имеют наибольшее сходство между собой, а данные разных подгрупп наибольшее различие Для более крупной подгруппы, большей чувствительностью к сдвигам уровня процесса (2.4 13) обладают контрольные карты (2.3.1) 8 идеале каждое измерение (3 2 1) в подгруппе является независимым по отношению к каждому из остальных

Примечание 2 — Наиболее общим методом формирования рациональной подгруппы является сбор данных в заданные моменты времени Данные из разных периодов времени формируют разные подгруппы. Например, каждый час выполняют измерения на пяти последовательных частях конкретной машины Выборочную статистику (12 18) для подгруппы отображают на контрольной карте в соответствии со временем измерений Это помогает обнаруживать изменчивость, связанную со временем

2.2.7    стабильный процесс; процесс в состоянии статистической еп управляемости: Процесс (2.1.1), подверженный воздействию только случайных причин (2.2.5).

Примечание 1 — Для стабильного процесса характерно то, что выборки (12 17) из продукции процесса, отобранные в любой момент времени являются простыми случайными выборками (1 2 24) из одной и той же генеральной совокупности (1.2.1).

Примечание 2 — Данное состояние не предполагает, что изменчивость больше или меньше внутри или вне интервала требований, установленных в спецификации (3.1.1), но эта изменчивость (2 2 1) предсказуема с помощью статистических методов

Примечание 3 — Воспроизводимость (стабильного) процесса (2.7.1) обычно улучшают посредством фундаментальных изменений, сокращающих или удаляющих некоторые случайные причины путем корректировки среднего процесса до заданного значения

Примечание 4 — В некоторых процессах среднее характеристики может иметь дрейф или может возрастать стандартное отклонение, например, при износе инструментов или снижении концентрации раствора Прогрессирующие изменения среднего и стандартного отклонения такого процесса приписывают систематическим, а не случайным причинам В результате невозможно получить простые случайные выборки из одной и той же генеральной совокупности

2.2.8    критерий отсутствия управляемости: Набор правил принятия еп решений для идентификации наличия специальных причин (2.2.4). fr

Примечание — Правила принятия решений могут включать правила, относящиеся к точкам вне контрольных границ (2 4 2). к серии, трендам, циклам. периодичности, концентрации точек и средней линии или контрольных границ, необычному расположению точек внутри контрольных границ (большой или малый разброс) и соотношение значений внутри подгруппы

2.2.9    средняя длина серии; ARL: Среднее количество выборок еп (1.2.17). наносимых на контрольную карту (2.3.1), вплоть до и вклю- fr чая точку, которая приводит к принятию решения о наличии специальных причин (2.2.4).

Примечание 1 — Если специальные причины отсутствуют, идеальное значение ARL равно бесконечности, в этом случае, решение никогда не будет принято Практическая цель состоит в назначении больших значений ARL при отсутствии специальных причин

Примечание 2 — Обратно, при наличии специальных причин, идеальное значение ARL равно единице, в этом случае решение принимают при отборе следующей выборки

Примечание 3 — Таким образом, выбор ARL — компромисс между этими конфликтующими требованиями

Примечание 4 — Выполнение действий, соответствующих наличию специальных причин в случае их отсутствия, ведет к «избыточному управлению»

Примечание 5 — Невыполнение действий, соответствующих наличию специальных причин в случае их наличия, ведет к «недостаточному управлению»

2.3 Контрольные карты

2.3.1 контрольная карта: График, на который наносят в установлен- еп ном порядке значения статистического показателя в соответствии с fr последовательностью выборок (1.2.17), используемый для управления процессом (2.1.1) и снижения изменчивости (2.2.1) процесса.

Примечание 1 — Порядок нанесения на карту значений обычно привязан ко времени или порядку отбора выборок

Примечание 2 — Применение контрольной карты обычно наиболее эффективно, когда на ней отражают показатель процесса, коррелированный с качеством готовой продукции или услуги

2.3.2    контрольная карта Шухарта: Контрольная карта (2.3.1) с кон- еп трольными границами Шухарта (2.4.5), предназначенная для разде- fr ления причин изменчивости (2.2.1) контролируемой характеристики

на случайные (2.2.5) или специальные (2.2.4).

2.3.3    приемочная контрольная карта: Контрольная карта (2.3.1), ел предназначенная для анализа соответствия изображаемой на кар- fr те контролируемой характеристики установленному полю допуска

(3.1.6).

2.3.4    контрольная карта регулировки процесса: Контрольная кар- еп та (2.3.1), использующая модель прогнозирования процесса (2.1.1), предназначенная для оценки и отражения на графике прогнозируе- fr мой тенденции изменений процесса (в случае отсутствия корректировок процесса), а также определения величины изменений, необходимых для поддержания процесса в приемлемых границах.

2.3.5    контрольная карта кумулятивных сумм КУСУМ-карта: Кон- ел

трольная карта (2.3.1). на которой отображают кумулятивную сумму отклонений статистик последовательных выборок от целевого значения для выявления изменений характеристики процесса.    fr

Примечание 1 —Ордината каждой нанесенной точки представляет собой алгебраическую сумму ординаты предыдущей точки и самого последнего отклонения от целевого или контролируемого значения

Примечание 2 — Наиболее эффективно выявление изменений характеристики в ситуации, когда контролируемым значением является общее среднее арифметическое

Примечание 3 — КУСУМ-карта может быть использована для контроля, диагностики и прогнозирования поведения наблюдаемой характеристики

Примечание 4 — При использовании КУСУМ-карты для контроля возможна ее интерпретация с помощью накладываемых на нее масок (например, V-маски) Сигнал возникает в том случае, когда линия кумулятивной суммы пересекает границу маски или касается ее

2.3.6    карта контроля по количественному признаку: Контрольная еп

карта Шухарта (2.3.2), предназначенная для графического представления данных, измеряемых по непрерывной шкале.    fr

2.3.7    карта контроля по альтернативному признаку: Контрольная еп карта Шухарта (2.3.2), предназначенная для графического представ- fr ления категоризированных данных.

2.3.8    контрольная карта числа несоответствий; с-карта: Карта ел

контроля по альтернативному признаку (2.3.7), предназначенная для отображения числа появления определенных событий.    fr

Примечание — Величиной, характеризующей число появлений определенного события, могут быть, например, число отсутствующих, число продаж В области качества событиями являются несоответствия и доля соответствующих единиц продукции или материала в выборках (1 2.17) фиксированного объема Например, число дефектов на каждые 100 м ткани, ошибки в каждых 100 бухгалтерских документах

2.3.9 контрольная карта числа несоответствий на единицу (про- еп дукции), и-карта: Карта контроля (2.3.7) по альтернативному признаку, предназначенная для анализа числа случайных событий на еди- fr ницу продукции (1.2.14).

Примечание — Величиной, характеризующей число появлений определенного события, могут быть, например, число отсутствующих и число продаж В области качества событиями являются несоответствия и различные благоприятные возможности, относящиеся к подгруппам различного обьема или количества материала

2.3.10 контрольная карта числа несоответствующих единиц еп (продукции); лр-карта: Карта контроля по альтернативному признаку (2.3.7). предназначенная для анализа числа единиц продукции

(1.2.14) данного класса при постоянном объеме выборки (1.2.26). fr

Примечание — В области качества классами обычно являются классы «несоответствующих единиц продукции» (1.2.15).

2.3.11    контрольная карта долей или процента; р-карта: р-карта еп контроля по альтернативному признаку (2.3.7) для контроля числа единиц продукции (1.2.14) данного класса по отношению к общему числу единиц продукции в выборке (1.2.17). выраженной в виде про- fr порции или процента.

Примечание 1 — В области качества классами обычно являются классы «несоответствующих единиц продукции».

Примечание 2 — Как правило, р-карты применяют в тех случаях, когда объем выборки (1.2 26) является непостоянным

Примечание 3 — Данные на карту могут быть нанесены в виде доли или процента.

2.3.12    контрольная карта средних арифметических Xbar: Карта еп

контроля по количественному признаку (2.36), предназначенная для оценки уровня процесса на основе средних арифметических в подгруппах.    fr

2.3.13    контрольная карта медиан: Карта контроля по количествен- еп ному признаку (2.3.6). предназначенная для оценки уровня процесса fr (2.4.13) на основе значений медиан в подгруппах.

2.3.14    контрольная карта скользящих средних: Контрольная кар- еп

та (2.3.1), предназначенная для оценки уровня процесса (2.4.13) по средним арифметическим последних п наблюдений.    fr

Примечание 1 — Такая карта особенно полезна, когда доступно только одно наблюдение в подгруппе Примеры — характеристики процесса (1.1 1), такие как температура, давление, время

Примечание 2 — Новое наблюдение заменяет самое старое из имеющихся (л ♦ 1) наблюдений

Примечание 3 — Недостатком карты является отсутствие весовых коэффициентов при вычислении среднего арифметического, учитывающих состав используемых точек.

2.3.15    контрольная карта индивидуальных значений Х-карта:    еп

Карта контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа уровня процесса (2.4.13) на основе индивидуальных fr наблюдений в выборке (1.2.17).

Примечание 1 — Данную контрольную карту обычно применяют вместе с контрольной картой скользящих размаховсп-2

Примечание 2 — Х-картэ не использует преимущества усреднения, позволяющего минимизировать случайную изменчивость (2 21) и использовать нормальное распределение в соответствии с центральной предельной теоремой

2.3.16 контрольная карта экспоненциально взвешенных сколь- еп зящих средних EWMA-карта: Контрольная карта (2.3.1), предназначенная для анализа уровня процесса (2.4.13) по экспоненциально сглаженным скользящим средним арифметическим.

2.3.17    контрольная карта с трендом: Контрольная карта (2.3.1), еп предназначенная для анализа уровня процесса (2.4.13) на основе от- fr клонений средних арифметических по подгруппам от ожидаемого изменения уровня процесса.

Примечание 1 — Тренд может быть определен экспериментально или с помощью регрессионного анализа

Примечание 2 — Тренд — это тенденция изменения центральной линии процесса после исключения случайной изменчивости (2 2 1) и циклических воздействий, если наблюдаемые значения (3 2 8) представлены на графике в порядке, соответствующем времени наблюдений

2.3.18    контрольная карта размахов R-карта: Карта контроля по еп

количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа изменчивости (2.2.1) процесса по размахам в подгруппах.    fr

2.3.19    контрольная карта стандартных отклонений; s-карта: Кар- еп та контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа изменчивости (2.2.1) процесса по выборочным стандарт- fr ным отклонениям в подгруппах.

2.3.20    контрольная карта скользящих размахов: Карта контроля еп по количественному признаку (2.3.6). предназначенная для анализа изменчивости (2.2.1) процесса по размаху п последовательных на- fr блюдений.

Примечание — Новое наблюдение заменяет самое старое из (л + 1) последних наблюдений.

2.3.21    многомерная контрольная карта: Контрольная карта (2.3.1). еп

составленная для данных единственной выборочной статистики fr (1.2.18) двух или большего числа коррелированных переменных для каждой подгруппы.

2.3.22    контрольная карта многомерной характеристики: Карта еп контроля по альтернативному признаку (2.3.7), составленная для двух и более характеристик.

Содержание

Область применения ..................................................................1

1    Получение и отбор данных............................................................1

2    Статистическое управление процессами ...............................................10

3    Требования, значения и результаты испытаний..........................................27

4    Контроль и общий статистический приемочный контроль..................................36

5    Отбор нештучной продукции .........................................................46

Приложение А (обязательное) Обозначения и сокращения..................................50

Приложение В (справочное) Методология разработки словаря...............................53

Список обозначений..................................................................75

Алфавитный указатель терминов на русском языке........................................76

Алфавитный указатель эквивалентов терминов на английском языке..........................85

Алфавитный указатель эквивалентов терминов на французском языке....................... 94

Библиография......................................................................103

2.3.23    контрольная карта баллов качества: Контрольная карта еп

многомерной характеристики (2.3.22), составленная на основе присвоения весовых коэффициентов событиям в зависимости от их значимости.    fr

2.3.24    регулировка процесса: Действия, направленные на уменьше- еп ние значений отклонений от целевого значения выходной характери- fr стики (1.1.1). основанные на упревающем управлении (2.3.25) и/или управлении с обратной связью (2.3.26)

Примечание — С помощью текущего мониторинга определяют находятся ли процесс (2.2.1) и система регулировки процесса в состоянии статистической управляемости (2 2 7).

2.3.25    упреждающее управление: Формирование соответствующих еп компенсационных изменений управляемой переменной (2.3.27) на fr основе измерения (3.2.1) отклонений входной переменной.

2.3.26    управление с обратной связью: Формирование соответству- еп ющих компенсационных изменений управляемой переменной (2.3.27) fr на основе отклонений от целевого значения или сигнала об ошибке выходной характеристики (1.1.1).

2.3.27    управляемая переменная: Переменная (характеристика) еп процесса, которую изменяют в зависимости от сигнала к действиям fr для изменения значений выхода процесса.

2.3.28    автокорреляции: Корреляция между наблюдениями характе- ел

ристики, упорядоченными по времени.    fr

2.4 Компоненты контрольной карты

2.4.1    центральная линия: Линия на контрольной карте (2.3.1), пред- ел ставляющая собой целевое значение или хронологическое значение fr среднего по выборочным статистикам (1.2.18).

Примечание — Центральная линия может принимать одну из двух форм

a)    «стандартно заданная» центральная линия, установленная заранее:

b)    «не стандартно заданная» центральная линия, построенная по хронологическому среднему

2.4.2    контрольная граница: Линия на контрольной карте, используе- еп

мая для анализа стабильности процесса (2.1.1).    fr

Примечание 1 — Контрольные линии наносят на контрольную карту (2.3 1) для обозначения контрольных границ

Примечание 2 — Контрольные границы являются статистически определенными границами отклонений от центральной линии (2 4 1) статистики, нанесенной на контрольную карту Шухарта (2 3 2), происходящих под воздействием случайных причин (2 2 5).

Примечание 3 — Контрольные границы построены с использованием реальных данных о процессе за исключением приемочных контрольных карт (2 3 3), которые имеют границы поля допуска (3 1.3).

Примечание 4 — Кроме точек, расположенных за контрольными границами. критерий отсутствия контроля может включать требования к сериям, трендам, циклам, периодичности, необычному расположению точек внутри контрольных границ.

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Статистические методы

СЛОВАРЬ И УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

Часть 2

Прикладная статистика

Statistical methods Vocabulary and symbols Part 2. Applied statistics

Дата введения — 2020—01—01

Область применения¹^

В настоящем стандарте установлены термины и математические выражения в области прикладной статистики, соответствующие терминам, установленным в международных стандартах. Расположение терминов структурировано по темам. Стандарт содержит перечень обозначений и сокращений и алфавитный указатель.

Использование прикладной статистики как средства повышения эффективности и результативности деятельности организации затруднено применением в этой области неоднозначных и противоречивых терминов, обозначений и сокращений.

Целью настоящего стандарта является создание словаря, содержащего единую, непротиворечивую терминологию в области прикладной статистики и смежных областях. Уровень математической абстракции в настоящем стандарте соответствует уровню пользователя, не имеющего специальной подготовки в данной области.

Настоящий стандарт и первая часть словаря по статистике (ИСО 3534-1) совместимы, но так как первая часть словаря содержит фундаментальные термины теории вероятностей и статистики, то ее математический уровень выше, чем уровень настоящего стандарта. При пользовании настоящим стандартом для понимания некоторых терминов полезно обращаться к ИСО 3534-1, содержащему многочисленные примеры и пояснения к терминам.

1 Получение и отбор данных

1.1 Система шкал для определения значения характеристики

1.1.1 характеристика: Отличительное свойство.    ел

Примечание 1 — Значение характеристики может быть присущим или ^1г назначенным

Примечание 2 — Характеристика может быть качественной или количественной

Разделу не присвоен номер для сохранения идентичности стандарта

Издание официальное

Примечание 3 — Существуют различные классы характеристик, такие как:

-    физические (например, механические, электрические, химические или биологические характеристики);

-    органолептические (например, связанные с запахом, осязанием, вкусом, зрением, слухом);

-    этические (например, вежливость, честность, правдивость);

-    временные (например, пунктуальность, безотказность, готовность),

-    эргономические (например, физиологические или характеристики, связанные с безопасностью человека);

-    функциональные (например, максимальная скорость самолета)

(ISO 9000:2005,3.5.1)

1.1.2    характеристика качества: Присущая продукции (1.2.32), про- еп цессу (2.1.1) или системе характеристика (1.1.1), связанная с требо- fr ванием (3.1.2).

Примечание 1— Слово «присущая» обозначает существующая в чем-либо, особенно, если это относится к постоянной характеристике

Примечание 2 — Назначенное значение характеристики продукции, процесса или системы (например, цена продукции, владелец продукции) не является характеристикой качества продукции, процесса или системы

[ISO 9000:2005.3.5.2)

1.1.3    шкала: Система базовых значений характеристики (1.1.1). еп

Примечание 1 — Термин «значение» использован в широком смысле. включая качественные характеристики.

Примечание 2 — В «качественном смысле» шкала имеет символические указатели дифференциации

1.1.4    непрерывная шкала: Шкала (1.1.3), имеющая континуум зна- еп

чений.    fr

Пример — Примерами служат интервальная шкала и шкала отношений.

Примечание 1— Непрерывная шкала может быть трансформирована в дискретную шкалу (1.1.5) путем группировки значений Данное преобразование неизбежно ведет к потере информации Обычно результирующая шкала является порядковой

Примечание 2 — На разрешение шкалы могут неблагоприятно повлиять ограничения измерительной системы Такие ограничения иногда могут давать значения, повышенные до значений, представленных на дискретной порядковой шкале

1.1.5    дискретная шкала: Шкала (1.1.3), состоящая только из набора еп

или последовательности различных значений.    fr

1.1.6    номинальная шкала: Шкала (1.1.3), состоящая из неупорядо- еп ченных категорий или категорий, условно упорядоченных на основе fr соглашения.

Пример — Национальность, цвет, модель машины, порода собаки и т. д.

Примечание — Можно подсчитать число категорий номинальной шкалы, но нельзя их упорядочить или измерить

1.1.7    порядковая шкала: Шкала (1.1.3), состоящая из упорядочен- еп

ных маркированных значений.    fr

Примечание 1 — Иногда различия между порядковой (1.1.7) и дискретной (1.1.5) шкалами бывают нечеткими. Если рангам субъективных мнений, таким как превосходный, очень хороший нейтральный, плохой, очень плохой присвоить номера от 1 до 5. это обеспечивает переход от порядковой шкалы к дискретной Однако значения 1.2,..., 5 не следует рассматривать как обычные числа, т. к. дистанция от 1 до 2 не может быть точно такой же. как дистанция от 2 до 3 или от 3 до 4 С другой стороны, некоторые категории, объективно упорядоченные в соответствии с абсолютной величиной, такие как шкалы Рихтера, которая ранжирует качество реализованной энергии по шкале от 0 до 8. могут также быть отнесены к дискретной шкале

Примечание 2 — Иногда номинальные шкалы (1.1.6) упорядочивают в соответствии с соглашением Например, группа крови АВО, которую всегда устанавливают в таком порядке Тоже происходит в случае, когда одиночные буквы обозначают различные категории Их затем упорядочивают в соответствии с соглашением, например алфавитом

1.1.8    интервальная шкала: Непрерывная (1.1.4) или дискретная еп (1.1.5). шкала с равномерной разметкой и условным положением fr нуля.

Пример — Температурные шкалы Цельсия и Фаренгейта (см. ISO 31-4), представление дат и времени (см. ISO 8601).

Примечание — Разности значений на шкале не изменяются при изменении положения нуля на шкале (1.1.3).

1.1.9    шкала отношений: Непрерывная шкала (1.1.4) с равномерной еп

разметкой и абсолютным или естественным положением нуля.    fr

Пример — Значения массы (см. ИСО 31-3) и длины (см. ИСО 31-1).

Примечание — Отношения между значениями шкалы сохраняются при смене единиц (1 2 14) шкалы (1.13).

1.2 Источники данных

1.2.1    совокупность (генеральная): Множество всех рассматривав- еп

мых единиц (1.2.11).    fr

Примечание 1 — Генеральная совокупность гложет состоять из реальных объектов и быть конечной, может состоять из реальных объектов и быть бесконечной или может быть полностью гипотетической

Примечание 2 — Продолжительный отбор выборки (1 3 1) из конечной генеральной совокупности, состоящей из реальных объектов, может привести к изменению фактических относительных частот или частотных распределений (2.5.1). Наоборот, исходя из этого, на основе этих распределений может быть выведена теоретическая модель гипотетической генеральной совокупности Это дает возможность прогнозирования

Примечание 3 — Генеральная совокупность может охватывать результаты происходящего в настоящее время процесса и включать будущие результаты

Примечание 4 — Генеральная совокупность может состоять из отдельных объектов или нештучного материала

1.2.2    параметр генеральной совокупности: Комплексная мера зна- еп

чений некоторой характеристики (1.1.2) генеральной совокупности (1.2.1).    fr

Пример — Примерами параметров генеральной совокупности являются среднее и и стандартное отклонение о.

Примечание — Параметры генеральной совокупности обычно обозначают малыми греческими буквами и курсивом

1.2.3 подсовокупность: Часть генеральной совокупности (1.2.1).	еп fr	sub-population sous-population
1.2.4 партия: Часть генеральной совокупности (1.2.1), составленная в соответствии с теми же условиями, что и генеральная совокупность для целей отбора выборки.	еп fr	lot lot
Примечание — Целью отбора выборки может быть приемка партии или определение оценки среднего некоторой характеристики (1.1.1).
1.2.5 отдельная партия: Партия (1.2.4). выделенная из последовательности партий, в которой она была произведена или собрана, и не составляющая часть текущей последовательности проверяемых партий.	еп fr	isolated lot lot isolS
1.2.6 отдельная последовательность партий: Серия последовательно произведенных партий, которая не представляет собой часть большей последовательности или часть результатов работы непрерывного процесса.	еп fr	isolated sequence of lots sSquence isolSe de lots
1.2.7 особая партия: Партия (1.2.4), произведенная в особых условиях. таких, что эта партия не является частью обычной последовательности партий.	еп fr	unique lot lot unique
1.2.8 пробная партия: Небольшая партия (1.2.4), получаемая в обычном производственном процессе до первой партии серийного производства для накопления информации и опыта.	еп fr	pilot lot lot pilote
1.2.9 повторно предъявленная партия: Партия (1.2.4), которая ранее была не принята и которая предъявлена вновь на контроль (4.1.2) после того, как она была подвергнута перепроверке, сортировке, переработке и т. д.	еп fr	re-submitted lot lot presents a nouveau
1.2.10 подпартия: Определенная часть партии (1.2.4).	еп fr	sub-lot sous-lot
1.2.11 единица [сущность]: То. что может быть рассмотрено и описано индивидуально.	еп fr	item, entity individu. entitS
Пример — Единицей может быть, например, изделие, определенное количество материала, услуга (1.2.33), человек, система или их комбинация.
Примечание 1 —См. также единица выборки (1.2 14) Примечание 2 — Объект — не рекомендуемый термин
1.2.12 несоответствующая единица: Единица (1.2.11) с одним или несколькими несоответствиями (3.1.11).	еп fr	nonconforming item individu non conforme
1.2.13 дефектная единица: Единица (1.2.11) с одним или более дефектами (3.1.12).	еп fr	defective item individu dSfectueux
1.2.14 выборочная единица: Одна из конкретных единиц, на которые разделена генеральная совокупность (1.2.1).	еп fr	sampling unit, unit units d'Schantillonnage,

Примечание 1 — Выборочная единица может содержать одну или несколько единиц (12 11) (например, коробка спичек), но для нее получают один результат проверки (3 4.1).

Примечание 2 — Выборочная единица может состоять из дискретных единиц или определенного количества нештучного материала

Примечание 3 — Для выборочной единицы нештучного материала см 5.1.4