Практика №2 по дисциплине «Управление качеством»

«СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ. Линейная парная регрессия»

Краткая теория

Контроль (ГОСТISO9000-2011) – процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой.

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ (ГОСТ ISO9000-2011) – часть менеджмента качества, направленная на выполнение требований к качеству

В МЕНЕДЖМЕНТЕ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОГУТ ПРИМЕНЯТЬСЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛЕДУЮЩИХ ЗАДАЧ:

• контроля качества сырья и материалов

• приемочного контроля качества продукции

• оценки затрат на качество продукции

• регулирования технологическими процессами

Контроль качества на предприятии включает:

• входной контроль качества сырья, материалов, комплектующих, инструментов, поступающих на склады предприятий и т.п

• производственный постадийный контроль соблюдения установленного технологического режима

• контроль состояния оборудования, машин, режущего инструмента, контрольно-измерительных приборов, условий производства, транспортировки изделий и др.

контроль готовой продукции

Задание:

1.Изучить технологию построения модели парной регрессии средствами EXCEL (пример 2)

2.Получить индивидуальное задание у преподавателя и построить однофакторную модель регрессии.

Пример 2.

Бюджетное обследование семи случайно выбранных семей дало следующие результаты (в тыс. $ ):

Табл. 2.

Наблюдение	Накопления	доход
	Y	Х
1	3	40
2	6	55
3	5	45
4	3.5	30
5	1.5	30
6	4.5	50
7	2	35

Требуется:

1. построить однофакторную модель регрессии

2. отобразить на графике исходные данные, результаты моделирования.

3. оценить точность регрессионной модели

Решение

1. Для вычисления параметров модели следует воспользоваться формулами (7) и (8).

, (7)

или

===

=(8)

Промежуточные расчеты приведены в таблице 3.

Табл. 3.

Наблюдение	Накопления – Y	Доход-X			2	*	yx	X2
1	3	40	-0.643	-0.714	0.510	0.459	120	1600
2	6	55	2.357	14.286	204.082	33.673	330	3025
3	5	45	1.357	4.286	18.367	5.816	225	2025
4	3.5	30	-0.143	-10.714	114.796	1.531	105	900
5	1.5	30	-2.143	-10.714	114.796	22.959	45	900
6	4.5	50	0.857	9.286	86.224	7.959	225	2500
7	2	35	-1.643	-5.714	32.653	9.388	70	1225
сумма	25.5	285.00	0.000	0.000	571.429	81.786	1120	12175
среднее	3.643	40.714					160	1739.286

,

= 3.643 – 0.143125* 40.714= -2.184.

Построена модель зависимости накопления от дохода:

_, график, которой изображен на рис. 2.

2. На рис. 2 показан график модели парной регрессии.

3. Для оценки точности регрессионных моделей целесообразно ис­пользовать среднюю относительную ошибку аппроксимации:

Чем меньше рассеяние эмпирических точек вокруг теоре­тической линии регрессии, тем меньше средняя ошиб­ка аппроксимации.

Ошибка аппроксимации меньше 7 % свидетельствует о хорошем качестве модели.

Самостоятельно рассчитать А и сделать вывод.

Задание:

По заводу безалкогольных напитков изучается зависимость месячного объема реализованной продукции (У) от затрат в предыдущем месяце на рекламу (Х).