Agnieszka MISZTAL Inż. Syst. Projakośc. Kontrola jakości. INŻYNIERIA SYSTEMÓW PROJAKOŚCIOWYCH Wykład 2 Kontrola jakości
|
|
- Amelia Kamińska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 INŻYNIERI SYSTEMÓW PROJKOŚIOWYH Wykład 2 Kontrola jakości
2 KONTROL - działanie takie jak: zmierzenie, zbadanie, oszacowanie lub sprawdzenie jednej lub kilku właściwości obiektu oraz porównanie wyników z wymaganiami w celu stwierdzenia, czy w odniesieniu do każdej z tych właściwości osiągnięto zgodność [PN-ISO 8402]. KONTROL ocenianie zgodności przez obserwację i orzecznictwo w połączeniu, odpowiednio, z pomiarami, przeprowadzaniem badań lub stosowaniem sprawdzianów [PN-EN ISO 9000:2001]. MONITOROWĆ określać status działania, procesu lub systemu na różnych etapach lub w różnym czasie. by określić status, należy je nadzorować i stale kontrolować [PN-EN ISO 9000:2016].
3 POMIR proces używany do określenia wartości wielkości [PN-EN ISO 9000:2016]. NIE określenie jednej lub więcej właściwości zgodnie z procedurą [PN- EN ISO 9000:2001]. SPRWZENIE stwierdzenie, czy sprawdzany przedmiot posiada odpowiednie właściwości, bez potrzeby ustalania szczegółowych wartości liczbowych (stosowanie sprawdzianów, wzorców itp.)
4 KONTROL PROESU kontrolowanie procesu przez badanie jego samego, bądź przez badanie właściwości wyrobu na odpowiednim etapie (etapach) jego przebiegu [PN-ISO ]. KONTROL OIORZ kontrola prowadzona w celu ustalenia, czy dostarczone lub oferowane do dostarczenia jednostki wyrobu, partii wyrobów lub usługa jest możliwa do przyjęcia [PN-ISO 8402]. Ze względu na zakres objęcia wyprodukowanych wyrobów wyróżnia się: kontrolę stuprocentową (kontrola wszystkich jednostek wyrobu lub usług [PN- ISO ], kontrolę wyrywkową, statystyczną (kontrola wyrobów lub usług przy użyciu próbek [PN-ISO ].
5 PLNOWNIE KONTROLI: 1. określenie kryteriów kontroli (cechy podlegające sprawdzeniu), 2. wyznaczenie przebiegu kontroli, metod kontroli, środków kontroli i zarządzania nimi, 3. zaplanowanie czynności i terminów kontroli, 4. określenie sposobu zapisu i wykorzystania danych. TEHNOLOGIZNE PRZYGOTOWNIE PROESU KONTROLI: 1. ustalenie rodzaju i metod kontroli, 2. opracowanie planów i/lub instrukcji kontroli, 3. wyznaczenie stanowisk kontroli, 4. dobranie odpowiedniego sprzętu pomiarowego.
6 ORGNIZJ KONTROLI: 1. wyznaczenie osoby odpowiedzialnej za pomiar, 2. objaśnienie wzorców, norm itp. 3. wybór punktów do skontrolowania, 4. określenie częstotliwości pomiaru, 5. określenie sposobu rozpowszechniania, przekazywania i przechowywania wyników, 6. wyznaczenie osób, które będą decydować o niezbędnych działaniach na podstawie wyników.
7 PLN KONTROLI I Ń okument wiążący proces produkcyjny z kontrolnym, określający miejsca, sposoby i kryteria realizacji operacji kontrolnych. Określa reguły postępowania pozwalające na podjęcie decyzji o zgodności lub niezgodności wyrobów.
8 OGÓLN PROEUR KONTROLI obejmuje: 1. badania i pomiary do wykonania, 2. dane, które należy zarejestrować, 3. liczebność próbki do zbadania, 4. sposób pobierania próbek, 5. wymagane dokładności urządzeń pomiarowych, 6. warunki środowiskowe, 7. kryteria przyjęcia / odrzucenia, 8. formę wymaganych sprawozdań, 9. wytyczne postępowania w przypadku decyzji odrzucenia, 10. tryb postępowania z badanymi wyrobami.
9 Kontrola statystyczna ma sens tylko wtedy, gdy partia jest JENORON, a próbka REPREZENTTYWN. PRTI JENORON wyroby wyprodukowane w jednym przedsiębiorstwie, w jednym okresie czasu, z tej samej partii materiału, wg tej samej technologii, na tych samych urządzeniach, przez ten sam zespół ludzi i jednakowo transportowane i przechowywane.
10 PRÓK - jedna lub więcej jednostek losowania pobranych z partii i przeznaczonych do dostarczenia informacji o partii [PN-ISO ]. PRÓK REPREZENTTYWN próbka, którą pobrano z jednorodnej partii w taki sposób, aby jej parametry statystyczne były dostatecznie bliskie takim parametrom w partii. Reprezentatywność próbki gwarantuje się jej losowym pobieraniem. LOSOWE POIERNIE PRÓEK taki sposób, że każda możliwa próba złożona z N elementów ma taką samą szansę, że zostanie wybrana.
11 EH MIERZLN (zwana ilościową) to cecha, którą po wykonaniu pomiaru można wyrazić przy pomocy jednostki miary i liczby. echy takie można zmierzyć i wyrazić przy pomocy liczb. Kontrola tego typu cech jest zazwyczaj czasochłonna. Pomiar EH NIEMIERZLNYH (zwanych jakościowymi) jest niemożliwy. Zgodność jednostki ocenia się na podstawie porównania z jednostką wzorcową. echy niemierzalne są najczęściej wyrażane przy pomocy określeń słownych, nie można stosować do nich działań matematycznych. echy te można przyporządkować do skali dwu- lub wielostanowej. echy, które odnoszą się do skali dwustanowej podlegają ocenie alternatywnej, a ich kontrolowanie jest z reguły proste.
12 Kontrola jakości wg oceny alternatywnej stosowana przy odbiorze partii towarów polega na segregacji na sztuki spełniające wymagania (sztuki dobre) i sztuki nie odpowiadające wymaganiom (braki) Kontrola jakości wg liczbowej oceny właściwości to mierzenie i rejestrowanie wartości liczbowych właściwości jakościowych każdej jednostki należącej do rozpatrywanego zbioru; pociąga to za sobą przyporządkowanie pomiarom określonego rodzaju ciągłej skali.
13 Metody odbiorcze statystycznej kontroli jakości
14 Plany badania oparte o ocenę alternatywną zależą od sposobu pobierania próbek. Uwzględniając kryterium pobierania próbek możemy wyróżnić plany: jednostopniowe, dwustopniowe, wielostopniowe, sekwencyjne. echą charakterystyczną planu jednostopniowego jest jednorazowe pobranie z partii N próbki o liczebności n. Plany jednostopniowe stosowane są dla produktów, których koszt badania jest niski a czas badania długi
15 Schemat postępowania odbiorczego według alternatywnego planu jednostopniowego (Źródło: zyżewski 1979) gdzie: c- liczba sztuk niedobrych w próbie, m 1 - dopuszczalna liczba sztuk wadliwych w próbie, m 2 - dyskwalifikująca liczba sztuk wadliwych w próbie. Plany kontroli metodą alternatywną w Polsce reguluje norma PN-ISO :2003 Procedury kontroli wyrywkowej metodą alternatywną. zęść 1: Schematy kontroli indeksowane na podstawie granicy akceptowanej jakości (QL) stosowane do kontroli partii za partią
16
17
18 Liczność partii Specjalne poziomy kontroli Ogólne poziomy kontroli S-1 S-2 S-3 S-4 I II III od 2 do 8 od 9 do 15 od 16 do 25 od 26 do 50 od 51 do 90 od 91 do 150 od 151 do 280 od 281 do 500 od 501 do od do od do od do od do od do i więcej E E E E E F F G G H E E F G G H J J K E F G H J K L M N E F G H J K L M N P Q E F G H J K L M N P Q R Znaki literowe liczności próbki
19 echą charakterystyczną planu dwustopniowego jest dwustopniowe pobieranie próbki o ustalonej liczebności n 1 oraz n 2. Liczba badanych sztuk jest mniejsza w porównaniu z planem jednostopniowym. Plany dwustopniowe stosujemy w przypadku, kiedy nie można stosować planów jednostopniowych (duża liczność próbki) i wielostopniowych (długotrwałość badań)
20 Schemat postępowania odbiorczego według alternatywnego planu dwustopniowego gdzie: c- liczba sztuk niedobrych w próbie, m 1 - dopuszczalna liczba sztuk wadliwych w próbie, m 2 - dyskwalifikująca liczba sztuk wadliwych w próbie. gnieszka MISZTL Inż. Syst. Projakośc. Kontrola jakości
21
22 Plan wielostopniowy charakteryzuje stopniowe pobieranie próbek do badania. Liczba badanych wyrobów jest najmniejsza w porównaniu z planem jednostopniowym i dwustopniowym. Stosujemy go przy kontroli wyrobów, których czas pobierania i badania jest krótki, a koszt badania duży. Plan wielostopniowy stosowany jest również w sytuacji kiedy badany wyrób ulega zniszczeniu.
23
Rodzaje Kontroli. SPC Statystyczna kontrola procesu. Rodzaje kontroli 2013-12-07. Uproszczony cykl życia wyrobu. Kontrola odbiorcza - stuprocentowa
Uproszczony cykl życia projektowanie projektowanie procesów i planowanie prod. zakupy Rodzaje Kontroli marketing i badanie rynku pozbycie się lub odzysk dbałość o wyrób po sprzedaży faza przedprodukcyjna
Bardziej szczegółowoDefinicje PN ISO Definicje PN ISO 3951 interpretacja Zastosowanie normy PN-ISO 3951:1997
PN-ISO 3951:1997 METODY STATYSTYCZNEJ KONTROI JAKOŚCI WG OCENY ICZBOWEJ ciągła seria partii wyrobów sztukowych dla jednej procedury analizowana jest tylko jedna wartość, która musi być mierzalna w skali
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem
Bardziej szczegółowoJakość betonu kontrola i koszty. Izabela Skrzypczak Lidia Buda-Ożóg Joanna Kujda
Jakość betonu kontrola i koszty Izabela Skrzypczak Lidia Buda-Ożóg Joanna Kujda Plan prezentacji Wprowadzenie Metody oceny jakości według różnych zaleceń normowych Jakość betonu a normowe kryteria zgodności
Bardziej szczegółowoZagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura
Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia Doświadczalnictwo 1 Termin doświadczalnictwo Doświadczalnictwo planowanie doświadczeń oraz analiza danych doświadczalnych z użyciem metod statystycznych. Doświadczalnictwo
Bardziej szczegółowoSterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski
Sterowanie procesem i jego zdolność Zbigniew Wiśniewski Wybór cech do kart kontrolnych Zaleca się aby w pierwszej kolejności były brane pod uwagę cechy dotyczące funkcjonowania wyrobu lub świadczenia usługi
Bardziej szczegółowoKatedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU
Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji METROLOGIA I KONTKOLA JAKOŚCI - LABORATORIUM TEMAT: STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU 1. Cel ćwiczenia Zapoznanie studentów z podstawami wdrażania i stosowania metod
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 9 Temat: Karty kontrolne przy alternatywnej ocenie właściwości.
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr Temat: Karty kontrolne przy alternatywnej ocenie właściwości.
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej
Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia statystyczne
Podstawowe pojęcia statystyczne Istnieją trzy rodzaje kłamstwa: przepowiadanie pogody, statystyka i komunikat dyplomatyczny Jean Rigaux Co to jest statystyka? Nauka o metodach ilościowych badania zjawisk
Bardziej szczegółowoPOJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.
[1] POJĘCIA WSTĘPNE STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych. BADANIE STATYSTYCZNE - ogół prac mających na celu poznanie struktury określonej
Bardziej szczegółowoINSTYTUT INŻYNIERII MATERIAŁOWEJ PŁ LABORATORIUM TECHNOLOGII POWŁOK OCHRONNYCH ĆWICZENIE 2
INSTYTUT INŻYNIERII MATERIAŁOWEJ PŁ LABORATORIUM TECHNOLOGII POWŁOK OCHRONNYCH ĆWICZENIE 2 BADANIA ODPORNOŚCI NA KOROZJĘ ELEKTROCHEMICZNĄ SYSTEMÓW POWŁOKOWYCH 1. WSTĘP TEORETYCZNY Odporność na korozję
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoWarszawa, dnia 29 maja 2017 r. Poz. 1028
Warszawa, dnia 29 maja 2017 r. Poz. 1028 OBWIESZCZENIE MINISTRA ZDROWIA z dnia 13 maja 2017 r. w sprawie ogłoszenia jednolitego tekstu rozporządzenia Ministra Zdrowia w sprawie pobierania i badania próbek
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19
Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 20 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego 2017 1 / 19 Wykład : 30h Laboratoria : 30h (grupa B : 14:00, grupa C : 10:30, grupa E : 12:15) obowiazek
Bardziej szczegółowoZakład Certyfikacji 03-042 Warszawa, ul. Kupiecka 4 Sekcja Ceramiki i Szkła ul. Postępu 9 02-676 Warszawa PROGRAM CERTYFIKACJI
Zakład Certyfikacji 03-042 Warszawa, ul. Kupiecka 4 Sekcja Ceramiki i Szkła ul. Postępu 9 02-676 Warszawa PC-04 PROGRAM CERTYFIKACJA ZGODNOŚCI WYROBU Z KRYTERIAMI TECHNICZNYMI certyfikacja dobrowolna Warszawa,
Bardziej szczegółowozbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne)
STATYSTYKA zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne) DANYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA analiza i interpretacja danych przy wykorzystaniu metod
Bardziej szczegółowoTeoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.
Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej
Bardziej szczegółowoTesty nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Bardziej szczegółowoWarszawa, dnia 5 kwietnia 2012 r. Poz. 379 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 4 kwietnia 2012 r.
DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Warszawa, dnia 5 kwietnia 2012 r. Poz. 379 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 4 kwietnia 2012 r. w sprawie pobierania i badania próbek substancji chemicznych
Bardziej szczegółowoW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Bardziej szczegółowoBadania marketingowe. Omówione zagadnienia. Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania
Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie Badania marketingowe Wykład 5 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Omówione zagadnienia Ograniczenia wtórnych źródeł informacji
Bardziej szczegółowomplarz archiwalny APROBATA TECHNICZNA ITB AT /2013
Seria: APROBATY TECHNICZNE mplarz archiwalny APROBATA TECHNICZNA ITB AT-15-9215/2013 Na podstawie rozporządzenia Ministra Infrastruktury z dnia 8 listopada 2004 r. w sprawie aprobat technicznych oraz jednostek
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA DLA ZAKŁADOWEJ KONTROLI PRODUKCJI
Instytut Odlewnictwa Biuro Certyfikacji i Normalizacji u l. Z a k o p i a ń s k a 7 3 30-418 Kraków, Polska tel. +48 (12) 26 18 442 fax. +48 (12) 26 60 870 bcw@iod.krakow.pl w w w.i o d.k r ak ow. p l
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 26 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego / 34
Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 26 lutego 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego 2018 1 / 34 Wykład : 30h Laboratoria : 30h egzamin w sesji letniej (po uprzednim zaliczeniu ćwiczeń)
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej
Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoOśrodek Certyfikacji i Normalizacji KA - 07. INSTYTU CERAMIKI i MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH. ODDZIAŁ SZKŁA i MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH W KRAKOWIE KA - 07
INSTYTU CERAMIKI i MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH ODDZIAŁ SZKŁA i MATERIAŁÓW BUDOWLANYCH W KRAKOWIE KA - 07 ZAKŁADOWA KONTROLA PRODUKCJI (ZKP) Wymagania dla producentów stosowane w procesach oceny i certyfikacji
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Schematy losowania. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badania sondażowe Schematy losowania Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa 1 Próba jako miniatura populacji CELOWA subiektywny dobór jednostek
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowopobrano z
AT-15-7686/2008 2/14 ZAŁĄCZNIK POSTANOWIENIA OGÓLNE I TECHNICZNE SPIS TREŚCI 1. PRZEDMIOT APROBATY TECHNICZNEJ... 3 2. PRZEZNACZENIE, ZAKRES I WARUNKI STOSOWANIA... 3 3. WŁAŚCIWOŚCI TECHNICZNE. WYMAGANIA...
Bardziej szczegółowoObowiązuje od: r.
Wydanie: czwarte Data wydania: 24.04.2018 Strona 1 z 6 Obowiązuje od: 24.04.2018 r. Wydanie: czwarte Data wydania: 24.04.2018 Strona 2 z 6 1. Zakres stosowania Niniejszy dokument stosowany jest na potrzeby
Bardziej szczegółowoPLAN BADANIA BIEGŁOŚCI / PORÓWNANIA MIĘDZYLABORATORYJNEGO (niepotrzebne skreślić) NR 6/2018
PLAN BADANIA BIEGŁOŚCI / PORÓWNANIA MIĘDZYLABORATORYJNEGO (niepotrzebne skreślić) NR 6/2018 prowadzonych przez Klub POLLAB - Laboratoria Budowlane Lp. Nazwa i adres organizatora badania 1. Imię i nazwisko,
Bardziej szczegółowoZAKŁADOWA ADOWA KONTROLA PRODUKCJI W ŚWIETLE WYMAGAŃ CPR
ZAKŁADOWA ADOWA KONTROLA PRODUKCJI W ŚWIETLE WYMAGAŃ CPR Alicja Papier Warszawa, kwiecień 2014 Wprowadzanie wyrobów w budowlanych wg CPR Wszystkie podmioty gospodarcze w łańcuchu dostaw i dystrybucji powinny
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoBadania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne
Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne Dr inż. Maciej Wojtczak, Politechnika Łódzka Badanie biegłości (ang. Proficienty testing) laboratorium jest to określenie, za pomocą
Bardziej szczegółowoStatystyczne sterowanie procesem
Statystyczne sterowanie procesem SPC (ang. Statistical Process Control) Trzy filary SPC: 1. sporządzenie dokładnego diagramu procesu produkcji; 2. pobieranie losowych próbek (w regularnych odstępach czasu
Bardziej szczegółowoWykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji BADANIE WŁASNOŚCI UŻYTKOWYCH WYROBÓW Bezpieczeństwo i Higiena Pracy stacjonarne I stopnia Rok Semestr Jednostka prowadząca
Bardziej szczegółowoBadania Statystyczne
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Badania Statystyczne Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 dr inż. Anna Skowrońska-Szmer zima 2017/2018 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją
Bardziej szczegółowoStreszczenie. Słowa kluczowe: towary paczkowane, statystyczna analiza procesu SPC
Waldemar Samociuk Katedra Podstaw Techniki Akademia Rolnicza w Lublinie MONITOROWANIE PROCESU WAśENIA ZA POMOCĄ KART KONTROLNYCH Streszczenie Przedstawiono przykład analizy procesu pakowania. Ocenę procesu
Bardziej szczegółowoArkusz uzgodnień tylko w dokumentacji oryginalnej
2 Arkusz uzgodnień tylko w dokumentacji oryginalnej 3 Spis treści Arkusz uzgodnień tylko w dokumentacji oryginalnej... 2 1 Fotografia wyrobu... 4 2 Opis ogólny wyrobu... 5 3 Wymagania techniczne... 5 3.1
Bardziej szczegółowoW kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Bardziej szczegółowoWzorcowanie i legalizacja jako narzędzia do zapewnienia zgodności z wymaganiami prawa i międzynarodowych norm
Wzorcowanie i legalizacja jako narzędzia do zapewnienia zgodności z wymaganiami prawa i międzynarodowych norm Łódź, 29.06.2016 r. Piotr Lewandowski Wzorcowanie Wzorcowanie działanie, które w określonych
Bardziej szczegółowoPobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
Bardziej szczegółowoRachunek kosztów - przetwarzanie informacji
Rachunek kosztów - przetwarzanie informacji dokumentowanie zdarzeń gospodarczych i pomiar kosztów zdarzenia dotyczące zużycia zasobów majątkowych oraz ilościowe i wartościowe określenie zużycia zasobów
Bardziej szczegółowoEstymacja punktowa i przedziałowa
Temat: Estymacja punktowa i przedziałowa Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia 1. Statystyczny opis próby. Idea estymacji punktowej pojęcie estymatora
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH
INSTYTUT MASZYN I URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Politechnika Śląska w Gliwicach INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH BADANIE TWORZYW SZTUCZNYCH OZNACZENIE WŁASNOŚCI MECHANICZNYCH PRZY STATYCZNYM ROZCIĄGANIU
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl
Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych.
Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj
STATYSTYKA OPISOWA dr Agnieszka Figaj Literatura B. Pułaska Turyna: Statystyka dla ekonomistów. Difin, Warszawa 2011 M. Sobczyk: Statystyka aspekty praktyczne i teoretyczne, Wyd. UMCS, Lublin 2006 J. Jóźwiak,
Bardziej szczegółowoŚwiadectwa wzorcowania zawartość i interpretacja. Anna Warzec
Świadectwa wzorcowania zawartość i interpretacja Anna Warzec WSTĘP Plan wystąpienia ŚWIADECTWO WZORCOWANIA Spójność pomiarowa Wyniki wzorcowania Zgodność z wymaganiami POTWIERDZANIE ZGODNOŚCI WZORCOWANEGO
Bardziej szczegółowoZarządzanie procesami
Metody pomiaru stosowane w organizacjach Zarządzanie procesami Zakres Rodzaje pomiaru metod pomiaru Klasyczne metody pomiaru organizacji Pomiar całej organizacji Tradycyjny rachunek kosztów (np. ROI) Rachunek
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoPROGRAM RAMOWY TESTU ZGODNOŚCI W ZAKRESIE ZDOLNOŚCI:
PROGRAM RAMOWY TESTU ZGODNOŚCI W ZAKRESIE ZDOLNOŚCI: Pracy w trybie regulacji współczynnika mocy wydanie pierwsze z dnia 27.04.2019 roku T +48 58 778 82 00 F +48 58 347 60 69 Regon 190275904 NIP 583-000-11-90
Bardziej szczegółowoRÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
Bardziej szczegółowoMetody doboru próby do badań. Dr Kalina Grzesiuk
Metody doboru próby do badań Dr Kalina Grzesiuk Proces doboru próby 1. Ustalenie populacji badanej 2. Ustalenie wykazu populacji badanej 3. Ustalenie liczebności próby 4. Wybór metody doboru próby do badań
Bardziej szczegółowoSkrót wymagań normy ISO 9001/2:1994, PN-ISO 9001/2:1996
Skrót wymagań normy ISO 9001/2:1994, PN-ISO 9001/2:1996 (pojęcie wyrób dotyczy też usług, w tym, o charakterze badań) 4.1. Odpowiedzialność kierownictwa. 4.1.1. Polityka Jakości (krótki dokument sygnowany
Bardziej szczegółowoWyniki operacji kalibracji są często wyrażane w postaci współczynnika kalibracji (calibration factor) lub też krzywej kalibracji.
Substancja odniesienia (Reference material - RM) Materiał lub substancja której jedna lub więcej charakterystycznych wartości są wystarczająco homogeniczne i ustalone żeby można je było wykorzystać do
Bardziej szczegółowoROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 1 września 2010 r.
Dziennik Ustaw Nr 165 12363 Poz. 1122 1122 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia 1 września 2010 r. w sprawie pobierania i badania próbek substancji chemicznych i preparatów chemicznych oraz wyrobów
Bardziej szczegółowoBadania marketingowe
Wiesz już co chcesz osiągnąć w badaniu marketingowym i jak to (idealnie) zorganizować. Ale jakimi metodami? Skąd pewność, że będą efektywne? Ćwiczenie: jaką metodą zbadasz co koledzy/koleżanki na sali
Bardziej szczegółowoNumer zlecenia nadany w Laboratorium Badań Środowiskowych. Numer protokołu pobierania nadany w Laboratorium Badań Środowiskowych
Str. 1 /5 zlecenia PROTOKÓŁ POBIERANIA PRÓBEK I. Zleceniodawca 1) : II. Osoba pobierająca (próbkobiorca) 1) : III. Zakres badań 1) : Zgodnie z zakresem do zlecenia numer. Zgodnie z umową numer.. Inne........
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt
Statystyka matematyczna dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Zasady zaliczenia przedmiotu: część wykładowa Maksymalna liczba punktów do zdobycia 40. Egzamin będzie
Bardziej szczegółowo), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0
Testowanie hipotez Każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy nazywamy hipotezą statystyczną. Hipoteza określająca jedynie wartości nieznanych parametrów liczbowych badanej cechy
Bardziej szczegółowoZINTEGROWANY SYSTEM ZARZĄDZANIA DOKUMENT NADZOROWANY W WERSJI ELEKTRONICZNEJ Wydanie 07 Urząd Miasta Płocka. Księga środowiskowa
Strona 1 1. Księga Środowiskowa Księga Środowiskowa to podstawowy dokument opisujący strukturę i funkcjonowanie wdrożonego w Urzędzie Systemu Zarządzania Środowiskowego zgodnego z wymaganiami normy PN-EN
Bardziej szczegółowoPCD ZKP PROGRAM CERTYFIKACJI SYSTEMU ZAKŁADOWEJ KONTROLI PRODUKCJI
Załącznik nr 3 do KS ZAKŁAD CERTYFIKACJI ul. Kupiecka 4, 03-042 Warszawa tel. (22) 811 02 81; e-mail: certyfikacja@icimb.pl; www.icimb.pl PCD ZKP PROGRAM CERTYFIKACJI SYSTEMU ZAKŁADOWEJ KONTROLI PRODUKCJI
Bardziej szczegółowoTeoria Estymacji. Do Powyżej
Teoria Estymacji Zad.1. W pewnym przedsiębiorstwie wylosowano niezależnie próbę 25 pracowników. Staż pracy (w latach) tych pracowników w 1996 roku był następujący: 37; 34; 0*; 5; 17; 17; 0*; 2; 24; 33;
Bardziej szczegółowoMiernictwo elektroniczne
Miernictwo elektroniczne Policz to, co można policzyć, zmierz to co można zmierzyć, a to co jest niemierzalne, uczyń mierzalnym Galileo Galilei Dr inż. Zbigniew Świerczyński p. 112A bud. E-1 Wstęp Pomiar
Bardziej szczegółowoNumer zlecenia nadany w Laboratorium Badań Środowiskowych. Numer protokołu pobierania nadany w Laboratorium Badań Środowiskowych
LABORATORIU BADAŃ ŚRODOWISKOWY Str. 1 /5 protokołu pobierania zlecenia PROTOKÓŁ POBIERANIA PRÓBEK I. Zleceniodawca 1) : II. Osoba pobierająca (próbkobiorca) 1) : III. Zakres badań 1) : Zgodnie z zakresem
Bardziej szczegółowoPROGRAM CERTYFIKACJI WYROBÓW PRC/03/IW CERTYFIKACJA ZGODNOŚCI
PROGRAM CERTYFIKACJI WYROBÓW PRC/03/IW CERTYFIKACJA ZGODNOŚCI Opracował: Zakład Certyfikacji TEXTIL - CERT Zatwierdzone do stosowania przez Kierownika Zakładu Certyfikacji Textil-Cert Dnia: 04.10.2010
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3
STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3 1. Aby zweryfikować hipotezę o symetryczności monety; H: p = 0.5 przeciwko K: p 0.5 wykonano nią n = 100 rzutów. Wyznaczyć obszar krytyczny i zweryfikować hipotezę H gdy
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3 Temat: Oznaczenia mierników, sposób podłączania i obliczanie błędów Cel ćwiczenia
Ćwiczenie 3 Temat: Oznaczenia mierników, sposób podłączania i obliczanie błędów Cel ćwiczenia Zaznajomienie się z oznaczeniami umieszczonymi na przyrządach i obliczaniem błędów pomiarowych. Obsługa przyrządów
Bardziej szczegółowoOśrodek Certyfikacji Wyrobów
Ośrodek Certyfikacji Wyrobów Strona/stron: 1/12 I-01 INSTRUKCJA WYMAGANIA ZAKŁADOWEJ KONTROLI PRODUKCJI DLA WYROBÓW BUDOWLANYCH Nr wydania: 3 Data wydania: 08.04.2013 Zmiana: A B C SPIS TREŚCI 1 Cel i
Bardziej szczegółowoROZPORZĄDZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY 1) z dnia 25 stycznia 2011 r. w sprawie próbek wyrobów budowlanych wprowadzonych do obrotu
Dziennik Ustaw Nr 23 1649 Poz. 122 122 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY 1) z dnia 25 stycznia 2011 r. w sprawie próbek wyrobów budowlanych wprowadzonych do obrotu Na podstawie art. 27 ust. 1 ustawy
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM BADAŃ ŚRODOWISKOWYCH tel PROTOKÓŁ POBIERANIA PRÓBEK
Str. 1 /6 Uwaga: 1) wypełnia zleceniodawca 2) norma wycofana przez PKN A metoda akredytowana, symbol akredytacji AB 1633 N metoda nieakredytowana niepotrzebne skreślić właściwe zaznaczyć X zlecenia PROTOKÓŁ
Bardziej szczegółowoStatystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński
Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński Opracowanie materiału statystycznego Szereg rozdzielczy częstości
Bardziej szczegółowoStatystyczne Zarządzanie Jakością
Statystyczne Zarządzanie Jakością Opis Obecnym wyzwaniem dla większości procesów produkcyjnych jest utrzymanie powtarzalnej jakość zgodnie z oczekiwaniami klientów nie dla partii pięciu sztuk ale dla serii
Bardziej szczegółowoMetody statystyczne w zarządzaniu jakością 1
jakością 1 Metody statystyczne w zarządzaniu jakością Statystyczne sterowanie procesem Rozwój metod statystycznych 1980 Shewhart 191 Deming 195+ I Metody statystyczne w zarządzaniu jakością Podział metod
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 10 Temat: Karta kontrolna pojedynczych obserwacji i ruchomego
Bardziej szczegółowoRachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka
Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka W 2. Probabilistyczne modele danych Zmienne losowe. Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta. Wartość oczekiwana i wariancja zmiennej losowej Dr Anna ADRIAN Zmienne
Bardziej szczegółowoZASADY ZACHOWANIA CIĄGŁOŚCI DOSTAW OLEJU NAPĘDOWEGO I WARUNKI ICH ODBIORU
Załącznik Nr 2 do Umowy Nr z dnia. ZASADY ZACHOWANIA CIĄGŁOŚCI DOSTAW OLEJU NAPĘDOWEGO I WARUNKI ICH ODBIORU 1. Wykonawca zobowiązuje się do zapewnienia ciągłości dostaw oleju napędowego Zamawiającemu
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 11 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Powtórzenie materiału 2 Zadanie 1 Wykład 1 Eksperyment polega na pojedynczym rzucie symetryczną kostką. Przestrzeń zdarzeń
Bardziej szczegółowoUzupełniające Warunki Umowy Zapewnienie jakości/ Dostawa
Uzupełniające Warunki Umowy Zapewnienie jakości/ Dostawa Uzupełniające Warunki Umowy DB AG oraz powiązanych z nią przedsiębiorstw dot. zapewnienia jakości przy dostawach (Zapewnienie jakości Dostawa) -
Bardziej szczegółowoMetodologia badań psychologicznych
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania
Bardziej szczegółowoOGÓLNE WYMAGANIA DOTYCZĄCE BADANIA BIEGŁOŚCI WEDŁUG PN-EN ISO/IEC KONTROLA JAKOŚCI BADAŃ ANDRZEJ BRZYSKI, 2013
OGÓLNE WYMAGANIA DOTYCZĄCE BADANIA BIEGŁOŚCI WEDŁUG PN-EN ISO/IEC 17043 KONTROLA JAKOŚCI BADAŃ ANDRZEJ BRZYSKI, 2013 Koordynator jedna lub więcej osób odpowiedzialnych za organizację i zarządzanie wszystkimi
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoO ś r odek Ce rt yfikacji Wyrobów
O ś r odek Ce rt yfikacji Wyrobów Strona/stron: 1/13 I-01 INSTRUKCJA WYMAGANIA ZAKŁADOWEJ KONTROLI PRODUKCJI DLA WYROBÓW BUDOWLANYCH Nr wydania: 4 Data wydania: 12.01.2017 Zmiana: SPIS TREŚCI 1 Cel i zakres...
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematyczna Anna Janicka wykład I, 22.02.2016 STATYSTYKA OPISOWA, cz. I Kwestie techniczne Kontakt: ajanicka@wne.uw.edu.pl Dyżur: strona z materiałami z przedmiotu: wne.uw.edu.pl/azylicz akson.sgh.waw.pl/~aborata
Bardziej szczegółowoPOSTANOWIENIA OGÓLNE I TECHNICZNE
AT-15-4314/2015 str. 2/40 Z A Ł Ą C Z N I K POSTANOWIENIA OGÓLNE I TECHNICZNE SPIS TREŚCI 1. PRZEDMIOT APROBATY... 3 2. PRZEZNACZENIE, ZAKRES I WARUNKI STOSOWANIA... 4 3. WŁAŚCIWOŚCI TECHNICZNE. WYMAGANIA...
Bardziej szczegółowoSPECYFIKACJA TECHNICZNA WYKONANIA I ODBIORU ROBÓT ST-000
SPECYFIKACJA TECHNICZNA WYKONANIA I ODBIORU ROBÓT ST-000 do projektu zabezpieczeń przeciwpożarowych w zakresie stref pożarowych w Centrum Kongresowym IOR w Poznaniu przy ul. Władysława Węgorka 20. Kody
Bardziej szczegółowoInformacje przedstawiane w sprawozdaniach z badań w aspekcie miarodajności wyników
Informacje przedstawiane w sprawozdaniach z badań w aspekcie miarodajności wyników XVIII Sympozjum POLLAB Kołobrzeg 22.05.2012 r. Tadeusz Matras Andrzej Kober 2 Sprawozdanie z badań W rozumieniu normy
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Bardziej szczegółowoPROGRAM RAMOWY TESTU ZGODNOŚCI W ZAKRESIE ZDOLNOŚCI:
PROGRAM RAMOWY TESTU ZGODNOŚCI W ZAKRESIE ZDOLNOŚCI: Pracy w trybie regulacji mocy biernej wydanie pierwsze z dnia 27.04.2019 roku T +48 58 778 82 00 F +48 58 347 60 69 Regon 190275904 NIP 583-000-11-90
Bardziej szczegółowoNajczęściej popełniane błędy w procesie walidacji metod badawczych
Najczęściej popełniane błędy w procesie walidacji metod badawczych Maria Szafran Główny Specjalista Działu Akredytacji Laboratoriów Badawczych Polskie Centrum Akredytacji Metody badań proces wdrożenia
Bardziej szczegółowoDOBRA PRAKTYKA PRODUKCYJNA W PRZEMYŚLE KOSMETYCZNYM JAK ZAPEWNIĆ WYSOKĄ JAKOŚĆ
DOBRA PRAKTYKA PRODUKCYJNA W PRZEMYŚLE KOSMETYCZNYM JAK ZAPEWNIĆ WYSOKĄ JAKOŚĆ Michał Iwaniec, StatSoft Polska Sp. z o.o. Dobra Praktyka Produkcyjna (GMP) w wytwarzaniu produktów kosmetycznych określa
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z
Bardziej szczegółowo