2.4 Расчеты 2-й части (ответы на вопросы)
Вопрос 1. Существенно ли разнится точность настройки процесса до ремонта и после ремонта?
1)Сравним дисперсии, полученные в результате настройки оборудования после ремонта и без его проведения:
|
D(x) п = |
0,001021812 |
|
D(x) б = |
0,00140676 |
|
F набл |
1,376730502 |
|
F табл |
2,686637113 |
При уровне значимости α=0,05 Fнабл<Fтабл, следовательно, выборочные дисперсии различаются незначимо. Вывод: результаты настройки процесса до и после ремонта одинаковы.
|
F набл |
1,376730502 |
|
F табл |
7,004575369 |
При уровне значимости α=0,01 Fнабл<Fтабл, следовательно, выборочные дисперсии различаются незначимо. Вывод: результаты настройки процесса до и после ремонта одинаковы.
2) Сравним дисперсии, полученные в результате настройки оборудования после ремонта и без его проведения:
|
D(x) п = |
0,000460372 |
|
D(x) б = |
0,000460372 |
|
F набл |
1 |
|
F табл |
2,978237016 |
При уровне значимости α=0,05 Fнабл<Fтабл, следовательно, выборочные дисперсии различаются незначимо. Вывод: результаты настройки процесса до и после ремонта одинаковы.
|
F набл |
1 |
|
F табл |
8,753866276 |
При уровне значимости α=0,01 Fнабл<Fтабл, следовательно, выборочные дисперсии различаются незначимо. Вывод: результаты настройки процесса до и после ремонта одинаковы.
3)Сравним дисперсии, полученные в результате настройки оборудования после ремонта и без его проведения:
|
D(x) п = |
0,000460372 |
|
D(x) б = |
0,000460372 |
|
F набл |
1 |
|
F табл |
2,978237016 |
При уровне значимости α=0,05 Fнабл<Fтабл, следовательно, выборочные дисперсии различаются незначимо. Вывод: результаты настройки процесса до и после ремонта одинаковы.
|
F набл |
1 |
|
F табл |
8,753866276 |
При уровне значимости α=0,01 Fнабл<Fтабл, следовательно, выборочные дисперсии различаются незначимо. Вывод: результаты настройки процесса до и после ремонта одинаковы.
Вопрос 2. Сколько замеров толщины стенки листа стали необходимо произвести, чтобы быть уверенными в статистических выводах?
Минимальный объем выборки находится по формуле:
(2.11)
-среднее
квадратическое отклонение
–
точность оценки
математического ожидание
-
аргумент функции Лапласа
Номинал 2 мм, настройка сразу после ремонта
|
N= |
145 |
n= |
145 |
Номинал 2 мм, настройка без проведения ремонта
|
N= |
115 |
n= |
115 |
Номинал 1,9 мм, настройка сразу после ремонта
|
N= |
105 |
n= |
105,0039 |
Номинал 1,9 мм, настройка без проведения ремонта
|
N= |
105 |
n= |
105,0039 |
Номинал 2,1 мм, настройка сразу после ремонта
|
N= |
105 |
n= |
105,0039 |
Номинал 2,1 мм, настройка без проведения ремонта
|
N= |
105 |
n= |
105,0039 |