Экономико-статистические методы

Предложенная классификация даёт наглядное представление о разнообразии статистических методов и о тех потенциальных возможностях, которыми располагают сегодня специалисты предприятий при реализации требований стандартов ИСО серии 9000 по использованию статистических методов в системе качества.

Анализ возможностей процесса представляет собой изучение присущих самому процессу изменчивости и распределения для оценки его способности производить продукцию, характеристики которой находятся в диапазоне, установленном техническими требованиями.

Когда данные являются измеряемыми переменными (продукции или процесса), присущая процессу изменчивость выражается «разбросом» процесса, если он статистически контролируется, и обычно измеряется как шесть стандартных отклонений распределения процесса. Если параметры процесса распределены нормально (описываются кривой в виде колокола), этот разброс будет охватывать 99,73 % всей совокупности.

Возможность процесса удобно выражать в виде показателя, который связывает фактическую изменчивость процесса с допуском, установленным техническим заданием.

Когда данные процесса включают в себя такие характеристики, как, например, процент несоответствия или количество несоответствий, устанавливаются такие показатели возможности процесса, как средняя доля несоответствующих единиц, или средний уровень несоответствий.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ соотносит поведение интересующей характеристики (обычно называемой «переменной отклика») с потенциально причинными факторами (обычно называемыми «независимыми переменными»). Такие соотношения задаются с помощью модели, которая может определяться научными, экономическими, инженерными или другими соображениями. Цель состоит в том, чтобы помочь понять потенциальную причину вариаций в отклике и объяснить, насколько много вносит каждый фактор в эту вариацию. Это достигается статистическим связыванием вариации переменной отклика с вариациями независимых переменных и получением лучшей согласованности путем минимизации отклонений между предсказанным и фактическим откликом. Регрессионный анализ позволяет:

- проверить гипотезы относительно влияния потенциально независимых переменных на отклик и использовать эту информацию для оценок изменений в отклике при заданном изменении независимой переменной;

- предсказать значения переменной отклика при заданных значениях независимых переменных;

- предсказать (с заданным доверительным уровнем) диапазон значений, в котором будет находиться ожидаемое значение отклика при заданном значении независимой переменной;

- оценить направление и степень связи между переменной отклика и независимой переменной (хотя такая связь не означает причинную зависимость). Такая информация могла бы использоваться, например, для определения влияния изменения такого фактора, как температура, на выходные характеристики процесса, в то время как другие факторы остаются постоянными.