Диаграмма - разброс
Cтраница 1
 |
Диаграмма разброса при отсутствии взаимосвязи между показателями. [1] |
Диаграммы разброса - это графики виды которых приведены на рис. 5.14 - 5.16. Диаграммы позволяют выявить корреляцию между двумя различными факторами. [2]
Диаграмма разброса используется для выявления зависимости между показателями качества ( результат) и основными факторами сертификации ( причина) при анализе причинно-следственной диаграммы или корреляционной зависимости между факторами. Диаграмма разброса строится как график зависимости двух переменных. Эффективным методом определения наличия или отсутствия корреляционной зависимости является метод медиан. [3]
 |
Диаграмма разброса. взаимосвязи показателей практически нет. [4] |
Диаграмма разброса представляет собой график вида, приведенного на рис. 5.12 - 5.14. Диаграмма позволяет выявить корреляцию между двумя различными факторами. [5]
Почти диагональные элементы диаграммы разброса представляют элементы изображения, для которых локальные средние яркости близки к их уровням яркости. Такие элементы должны, по-видимому, принадлежать внутренней части объектов или фону ввиду свойства их однородности. Таким образом, гистограмма уровня яркости этих элементов должна иметь глубокую впадину. С другой стороны, недиагональные элементы диаграммы разброса соответствуют элементам изображения вблизи края, так что гистограмма уровня яркостей этих элементов должна иметь резкий пик. Так же как в методе матриц совместной встречаемости, значение порога может быть определено по интервалу уровней яркости, в котором впадина и пик указанных гистограмм перекрывают друг друга. [6]
Иногда полезно исследовать диаграмму разброса, преобразовав переменные. [7]
 |
Распределение стойкости спиральных сверл на автоматической линии Блок-2. [8] |
На рис. XVI-16 приведена диаграмма разброса стойкости ( выраженной в количестве отработанных изделий АО спиральных сверл одной из силовых головок автоматической линии Блок-2. Средняя стойкость сверл составляет приблизительно 1800 блоков, однако нельзя гарантировать, что инструмент, обработавший даже 10 % этого количества, останется исправным. Расчеты показывают, что если бы указанные инструменты имели высокую стабильность и их стойкость была выдержана всегда в интервале 1600 - 2000 блоков, то средняя стойкость осталась бы такой же и, с точки зрения неавтоматизированного производства, ничего не изменилось бы. [9]
В результате мы получим так называемую диаграмму разброса, из которой часто удается чисто визуальным способом найти плавную кривую, аппроксимирующую функциональную зависимость. Например, из графика на рис. 2.20 видно, что экспериментальные точки хорошо ложатся на прямую линию. В то же время точки, нанесенные на рис. 2.21, по-видимому, лучше ложатся на некоторую кривую. [10]
В некоторых случаях аналитик может использовать диаграмму разброса при рассмотрении функции затрат. Преимуществом визуального подхода является то, что все точки используются в определении функции затрат. Тем не менее визуальный подход не объективен. Регрессионный метод дает более обоснованное представление о данных. Более того, визуальный подход игнорирует информацию о качестве соответствия. [11]
 |
Стратификация данных. [12] |
Стратификация является методической основой для других инструментов - таких, как анализ Парето или диаграммы разброса. Такое сочетание инструментов делает их более эффективными. На рис. 5.16 приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты ( 100 %) классифицированы на 4 категории - по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. [13]
Элементарный статистический контроль использует карты Парето, причинно-следственный анализ, группировку данных по общим признакам, контрольные листы, гистограмму, диаграмму разброса, график и контрольную карту Шухарта. [14]
Диаграмма разброса используется для выявления зависимости между показателями качества ( результат) и основными факторами сертификации ( причина) при анализе причинно-следственной диаграммы или корреляционной зависимости между факторами. Диаграмма разброса строится как график зависимости двух переменных. Эффективным методом определения наличия или отсутствия корреляционной зависимости является метод медиан. [15]
Страницы: 1 2