LabelMover

Статистический анализ - теоретическое описание

Среднее значение

Среднее значение - это среднее арифметическое значение результатов испытаний.

Для статистического анализа, как правило, это величина близка к номинальному значению.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение - это среднеквадратичное значение для отклонений рассчитанных значений от среднего значения.

Эту величину можно рассматривать как оценку того, насколько в среднем значения отклоняются от среднего. Во многих случаях удобно также использовать величину 3*σ, как оценку максимального отклонения значений от среднего. См. подробнее Роль величины  3*Sigma для нормального распределения.

Нормальное распределение

Нормальное распределение - это распределение случайной величины, плотность которого задается функцией:

где  μ - среднее значение, а  σ - стандартное отклонение.

Нормальное распределение очень часто встречается при исследовании физических явлений и решении инженерных задач. Как правило, распределение будет нормальным во всех случаях, когда величина определяется большим количеством независимых случайных факторов, причем вклады этих факторов складываются.

В статистическом анализе предположения о нормальном распределении используются и при генерации случайных изменений, и при оценке распределения результатов.

Про генерации случайных изменений, величина изменения предполагается распределенной нормально.

Для распределения результатов мы не можем быть уверены в том, что оно нормальное. Но во многих случаях, особенно если вы задаем большое количество исходных допусков, распределение будет близко к нормальному.

Если это не так, то, как правило, результаты статистического анализа все равно могут быть использованы, но при этом точность статистических оценок будет ниже.

Роль величины 3*Sigma для нормального распределения

Для оценки нормально распределенной случайной величины часто используют значение 3*у. Причина этого в том, что большинство (99.7%) значений нормального распределения лежит в интервале от μ - 3*σ до μ + 3*σ. (Это хорошо видно на графике - в точках  μ - 3*σ и μ + 3*σ кривая нормального распределения практически сливается с осью X).

Во многих случаях мы может рассматривать 3*σ, как хорошую оценку максимального отклонения .

В подсистеме статистического анализа значение 3*σ используется при задании допусков и и при оценке результатов.

Для допуска 3*σ - это то значение, которое мы указываем его описании.

Например, пусть для некоторого свойства мы указали, что оно может меняться с допуском 1%. Это означает, что будет использоваться нормальное распределение с  σ = 0.33%. Тем самым, практически все случайные отклонения будут попадать в интервал +-1%

Кроме этого, 3*σ используется при расчете максимального отклонения и верхнего и нижнего пределов:

Таким образом, для распределения, близкого к нормальному, верхний и нижний пределы задают интервал, в который попадут практически все результаты испытаний. Если распределение далеко от нормального, мы не можем этого гарантировать. Тем не менее, как правило 3*σ - это хорошая оценка и для других видов распределения.

Количество испытаний и точность результатов

Как правило, можно использовать следующие оценки:

В результате можно посоветовать использовать такую схему исследования:

См.также  
Статистический анализ - обзор основных понятий и возможностей