- •В.В. Нешитой
- •Методы статистического анализа
- •На базе
- •Обобщенных распределений
- •Предисловие
- •Введение
- •I. Случайные события и их вероятности
- •1.1. Случайные события. Испытания. Относительная частота и вероятность
- •1.2. Виды случайных событий
- •1.3. Определения вероятности
- •1.4. Основные формулы комбинаторики
- •II. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1. Теорема сложения вероятностей (несовместных событий)
- •2.2. Теорема умножения вероятностей (независимых событий)
- •2.3. Формула полной вероятности
- •2.4. Теорема гипотез (формула Бейеса)
- •III. Дискретные случайные величины
- •3.1. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •3.2. Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •3.2.1. Математическое ожидание
- •3.2.2. Свойства математического ожидания
- •3.2.3. Дисперсия дискретной случайной величины
- •3.2.4. Свойства дисперсии
- •3.2.5. Среднее квадратическое отклонение
- •3.2.6. Одинаково распределенные взаимно независимые случайные величины
- •3.2.7. Моменты (начальные, центральные) дискретной случайной величины
- •4.2. Плотность распределения
- •4.3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •4.4. Примеры непрерывных распределений
- •4.4.1. Нормальный закон
- •5.2. Статистическое распределение выборки. Полигон. Гистограмма. Эмпирическая функция распределения
- •5.3. Статистические оценки параметров. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность)
- •5.4. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
- •5.5. Метод наибольшего правдоподобия
- •VI. Обобщенные распределения. Системы непрерывных распределений
- •6.1. Методы построения обобщенных распределений
- •6.2. Построение системы непрерывных распределений методом обобщения
- •6.3. Классификация обобщенных распределений
- •Распределения группы а
- •Распределения группы б
- •Группа симметричных распределений
- •6.4. Распределения функций случайного аргумента
- •6.5. Три основные и три дополнительные системы непрерывных распределений в. Нешитого
- •VII. Оценивание параметров обобщенных распределений. Критерии для классификации кривых. Центральная предельная теорема
- •7.1. Метод наименьших квадратов
- •Значение функции распределения f(tc)
- •7.2. Метод наибольшего правдоподобия
- •7.3. Классический метод моментов
- •7.3.3. Симметричные распределения Ic-iiIc типов
- •7.3.4. Критерии для классификации кривых по методу моментов
- •7.4. Универсальный метод моментов
- •7.4.1. Законы распределения суммы независимых случайных величин
- •7.4.2. Центральная предельная теорема для трех систем непрерывных распределений
- •7.4.3. Законы распределения среднего выборочного
- •7.5. Общий устойчивый метод
- •VIII. Выравнивание и прогнозирование статистических распределений
- •8.1. Выбор системы непрерывных распределений для выравнивания статистических распределений
- •8.2. Построение выравнивающей кривой распределения по статистическим данным
- •8.2.1. Выравнивание по классическому методу моментов
- •8.2.2. Выравнивание по универсальному методу моментов
- •8.2.3. Выравнивание по общему устойчивому методу
- •8.2.4. Выравнивающее распределение суммы независимых случайных величин
- •8.2.5. Выравнивающее распределение среднего выборочного
- •8.3. Прогнозирование распределений
- •8.3.1. Первая система непрерывных распределений
- •8.3.2. Вторая система непрерывных распределений
- •Распределение населения страны по среднедушевому совокупному доходу, в % к итогу
- •8.3.3. Показатели стабильности и качества выборки
- •Iх. Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов на базе обобщенных распределений
- •9.1. Показатели состояния технологического процесса
- •9.2. Пример статистической обработки результатов замера контролируемого параметра по программе
- •Контрольный листок Деталь №_____(название) ø50 мм ±0,012 Точность си 0,002 Дата________ Время_______
- •Отклонения от номинального размера детали «nn» ø50 ±0,012
- •Показатели статистического распределения ( )
- •9.3. Экономическая эффективность применения обобщенных распределений
- •9.4. Особенности применения статистических методов в области строительства
- •Х. Надежность как особый критерий качества
- •10.1. Некоторые показатели надежности для невосстанавливаемых объектов
- •Плотность распределения отказов
- •Интенсивность отказов
- •Гамма-процентный ресурс
- •10.2. Вычисление показателей надежности по обобщенным распределениям
- •Результаты наблюдений о наработке до отказа двигателей панелевозов (ti – пробег до отказа в тыс. Км.; mi – число панелевозов, имеющих наработку ti)
- •Показатели статистического распределения (snr2v97)
- •Логарифмическое распределение типа 1.1 с параметрами
- •XI. Временные (динамические) ряды
- •11.1. Методы выделения тренда
- •11.2. Построение кривых роста для выравнивания временных рядов
- •11.2.1. Построение кривых роста с заданными свойствами
- •11.2.2. Метод обобщения
- •11.2.3. Кривые роста на базе обобщенных распределений
- •11.3. Оценивание параметров кривых роста
- •11.3.1. Уравнение прямой
- •11.3.2. Экспонента
- •11.3.3. Обобщенная кривая роста
- •11.4. Прогнозирование временных рядов
- •11.4.1. Параметрический метод прогнозирования
- •11.4.2. Непараметрический метод прогнозирования
- •Заключение
- •Номограмма для установления типа выравнивающего распределения и нахождения оценок параметров k, u по методу моментов
- •Номограмма для установления типа выравнивающего распределения и нахождения оценок параметров k, u по общему устойчивому методу
- •Значения квантили в зависимости от уровня вероятности и числа степеней свободы r
- •Приложение 5
- •Литература
- •Содержание
9.4. Особенности применения статистических методов в области строительства
Статистические методы контроля качества продукции используются при производстве строительно-монтажных работ, для определения прочностных и других характеристик строительных материалов и т.д.
Применение статистических методов в строительстве имеет некоторые свои особенности.
Если на промышленных предприятиях контролируются в основном геометрические характеристики, то эти вопросы решаются по одной простой схеме: сбор статданных, их обработка, вычисление технологических допусков, сравнение их с конструкторскими допусками; регулирование технологического процесса с помощью контрольных карт.
Технологический допуск вычисляется при заданной доверительной вероятности Р = 0,9973, что для нормального закона дает ширину поля рассеяния (т.е. ширину технологического допуска) равную 6S.
Процесс считается налаженным, если границы технологического допуска находятся внутри границ конструкторского допуска или совпадают с ними. При этом ожидаемый процент брака не превышает 0,27%.
В строительстве такая высокая точность не достигается и ширина поля рассеяния принимается равной 4 S.
Большое разнообразие технологических процессов, строительных материалов, изделий, конструкций, а также широкая номенклатура контролируемых параметров (не только геометрические размеры, но и прочность, объемный вес, морозостойкость, теплопроводность и др.) требуют применения более разнообразных методик оценки качества, выработки новых показателей качества, использования в большем объеме вероятностных моделей, выполнения большего объема научно-исследовательских работ.
Рассмотрим, например, статистические методы контроля и оценки качества бетона.
В соответствии с ГОСТ 18105–86 за основную характеристику разброса, оценивающую однородность бетона по прочности, принят коэффициент вариации.
В инженерных расчетах бетонных и железобетонных конструкций используют не проектную марку бетона R, а расчетные сопротивления бетона Rрасч, которые учитывают разброс прочностных показателей бетона данной марки и содержат коэффициенты нестатистического характера.
Расчетное сопротивление бетона вычисляется по формуле
.
При этом нормативное сопротивление бетона RH равно
,
где VH – коэффициент вариации; К – коэффициент безопасности по бетону (учитывает ряд неблагоприятных факторов, снижающих несущую способность конструкции).
Выражение для RH можно представить в другой форме. Учитывая, что коэффициент вариации
,
можем записать (без использования процентов)
.
Если допустить, что статистическое распределение прочности бетона описывается нормальным законом, то вероятность того, что R > RH, составит 0,977. Это значит, что из 1000 фактических значений прочности бетона 977 значений будут выше нормативной прочности, а 23 значения – ниже ее.
Чтобы обеспечить одинаковые нормативные прочности при разных значениях коэффициента вариации, необходимо регулировать среднюю прочность бетона.
Остановимся на коэффициенте вариации как основной характеристике разброса случайной величины – прочности бетона.
Выясним, является ли коэффициент вариации постоянной величиной для бетонов разных марок.
Распределение прочности бетона может быть описано первой системой непрерывных распределений, куда входит как частный случай и нормальный закон:
Эта система непрерывных распределений используется тогда, когда последующие значения случайной величины (например, прочности бетона) образуются из предыдущих путем прибавления постоянной С, т.е. путем сдвига гистограммы и выравнивающей кривой распределения вдоль горизонтальной оси без изменения формы. Такой эффект можно получить за счет увеличения расхода цемента на 1 м3 бетонной смеси.
Покажем, к чему приведет увеличение случайной величины Т (прочности бетона) на постоянную величину С.
Пусть Т*=Т+С. Тогда
,
т.е. распределение не изменилось. Не изменились и его основные параметры k=γ/β; u.
Центральные моменты случайной величины Т* будут равны прежним значениям
.
Следовательно,
, т.е. среднее квадратическое отклонение также не изменилось.
Но при этом изменилось среднее значение прочности
и, следовательно, коэффициент вариации
.
Таким образом, коэффициент вариации зависит от средней прочности бетона и с ростом последней уменьшается.
Поэтому коэффициент вариации не может служить основным показателем, характеризующим степень разброса прочности бетона для разных марок.
Таким показателем может быть среднее квадратическое отклонение, которое не зависит от средней прочности.
Основным критерием, по которому необходимо определять RH, должен быть ожидаемый процент брака на левой (нижней) границе поля допуска – qН. Он составляет 2,3%, а точнее, 2,275% и подсчитывается для нормального и других законов распределения из условия
RН = R(qН = 0,02275).
Следовательно, надо вычислить RH при условии, что qН = 2,275% и сравнить его с требуемым.
Если требуемое сопротивление выше расчетного на некоторую величину C, то среднюю прочность бетона необходимо увеличить на С (т.е. сместить кривую распределения).
Но так как увеличение прочности бетона связано с удорожанием (в связи с увеличением расхода цемента), то надо попытаться уменьшить рассеяние прочности за счет более тщательного выполнения всех технологических операций и использования всех составляющих бетонной смеси требуемого качества.