ГОСТ Р 50779.84-2018 СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

В рамках области применения настоящего стандарта, выделение компонентов дисперсии можно получить с помощью соответствующего программного обеспечения, при условии, что оценка будет получена методом максимального правдоподобия с ограничениями REML. Af tol — средний квадрат отклонений, вычисленный по общей сумме квадратов отклонений при классическом дисперсионном анализе в двухфакторном перекрестном эксперименте. Образцы отобраны случайным образом из исследуемой партии объемом единиц. В таком эксперименте, например, легко обнаруживают значимые различия между изучаемыми образцами или результатами эксперимента. DF число степеней свободы.

Добавил: Gardam
Размер: 10.17 Mb
Скачали: 23888
Формат: ZIP архив

Uncertainty evaluation of results of two-factor crossed design. Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного документа для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1. Сведения о соответствии ссылочных национальных стандартов международным стандартам, использованным в качестве ссылочных в примененном международном документе, приведены в дополнительном приложении ДА.

Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном по состоянию на 1 января текущего года информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений и поправок — в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты».

В случае пересмотра замены или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет www.

Для оценки неопределенности обычно требуется определение оценок и последующего совместного рассмотрения ряда неопределенностей, возникающих вследствие случайной вариации.

Случайная вариация может иметь место в процессе проведения конкретного эксперимента в условиях повторяемости или при широком диапазоне условий. Вариацию в условиях повторяемости обычно характеризуют стандартным отклонением или коэффициентом вариации; прецизионность при широком диапазоне изменения условий обычно называют промежуточной прецизионностью или воспроизводимостью.

Наиболее часто используемым планом эксперимента для определения долгосрочных и краткосрочных компонент дисперсии считают классический сбалансированный гнездовой план, аналогичный используемому в ГОСТ Р ИСО В соответствующем эксперименте наблюдения количество наблюдений — константа получают в условиях повторяемости для каждого уровня некоторого дополнительного фактора.

Там, где этим фактором оказывается «лаборатория», проводят сбалансированный эксперимент, представляющий собой межлабораторное исследование.

ГОСТ Р 50779.84-2018

Получаемые оценки анализируют с учетом внутрилабораторной и межлабораторной компонент дисперсии, таким образом дисперсия воспроизводимости имеет вид.

Дополнительным группирующим фактором в этом стандарте служит еще одно условие измерения, однако полезно рассматривать межгрупповую составляющую неопределенности, возникающую вследствие вариации данного фактора.

Например, если несколько ггост образцов подготовлены из гомогенного материала и каждый образец измеряли несколько раз, то дисперсионный анализ может дать оценку влияния вариации на процесс получения образцов. Можно проводить последующее уточнение, последовательно изменяя уровни фактора группировки. Например, при межлабораторном исследовании повторяемости дисперсии оценки дисперсии по дням и по лабораториям можно получить в одном эксперименте, если количество повторений каждый день одинаково.

Руководство по использованию оценок повторяемости, воспроизводимости и правильности при оценке неопределенности измерений. Гнездовые планы эксперимента часто применяют для получения оценки случайной вариации, однако это не единственно возможный способ действия. Например, в эксперименте, направленном на изучение характеристик стандартного образца, в котором выполняют измерения рост трех отдельных образцах материала, в трех отдельных сериях эксперимента, и, например, с двумя наблюдениями на каждом образце материала в каждой серии.

В таком эксперименте образцы и серии «скрещены» — все образцы измеряют в каждом эксперименте.

ГОСТ Р | Электронный магазин стандартов

Подобный план часто используют для изучения вариации «фиксированных» эффектов, путем поиска изменений, превосходящих ожидаемые для внутригрупповой и остаточной составляющих вариации. В таком эксперименте, например, легко обнаруживают значимые различия между изучаемыми образцами или результатами 5779.84-2018.

Однако здесь высока вероятность того, что случайный отбор образцов сделан из совокупности большого объема, возможно не обладающей достаточной гомогенностью, при этом эффекты самого эксперимента, также наиболее уместно рассматривать как случайные. Если в качестве оценки характеристики стандартного образца используют среднее по всем наблюдениям, то необходимо рассматривать неопределенности, возникающие как в различных экспериментах, так и при изучении различных образцов.

Это может быть выполнено так же, как для ранее упомянутых гнездовых планов, при этом компоненты дисперсии получают в процессе двухфакторного дисперсионного анализа. В статистике это обычно описывают как модели случайных эффектов или как модели смешанных эффектов, если один из факторов имеет фиксированный эффект.

Для получения искомых компонент дисперсии существует несколько методов. Для сбалансированных планов непосредственно применяют классические уравнения, содержащие средние квадраты. Оценки компонент дисперсии также можно получить методом максимума правдоподобия с ограничениями REML иногда называемым остаточнымприменимого как к сбалансированным, так и к несбалансированным планам.

  VIRTUAGIRL САМАЯ НОВАЯ СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

Следует отметить, что случайные эффекты редко связаны со всеми неопределенностями, относящимися к конкретным результатам измерений. В случае применения перекрестного плана, при использовании в качестве результата измерения выборочного среднего, как правило, следует рассматривать неопределенности, возникающие при возможных систематических воздействиях, включая межлабораторные эффекты, а также случайную вариацию, явно наблюдаемую в процессе эксперимента.

В настоящем стандарте для оценки и анализа неопределенности рассмотрены планы двухфакторных гомт.

В настоящем стандарте ссылки на международные стандарты заменены ссылками на национальные стандарты. В настоящем стандарте установлены методы определения оценок средних неопределенностей результатов эксперимента, проводимого в соответствии с перекрестным планом, соответствующих компонент дисперсии и их применение к результатам других наблюдений например, к единичным наблюдениям. В настоящем стандарте приведены сбалансированные двухфакторные планы с любым количеством уровней.

Основные планы охватывают двухфакторные планы с повторениями и без них, при этом один или оба фактора рассматривают как случайные. В стандарте приведены методы, используемые для определения компонент дисперсии при помощи ANOVA, и рекомендации по их применению при получении оценки неопределенности. Также представлено краткое руководство по применению метода максимального правдоподобия с ограничениями при компьютерной обработке результатов эксперимента с небольшим количеством пропущенных наблюдений.

Приведены методы обнаружения выбросов и аппроксимации нормального распределения. Предложены рекомендации по использованию данных, полученных при обработке сравнительных наблюдений например, при изучении процесса восстановления в аналитической химии. Основной метод определения повторяемости и воспроизводимости стандартного метода измерений ГОСТ Р Вероятность и основы статистики. Руководство по выражению неопределенности измерения Примечание — При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год.

Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения принятия. Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения.

Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку. Предсказывающая переменная предикторцеленаправленно изменяемая для определения ее влияния на отклик. Потенциальная установка, значение или назначение фактора.

Однако оно применимо и к качественным факторам. Экстраполяция за пределы диапазона, используемых значений уровня обычно неуместна без обоснованных предположений о ее возможности. Интерполяция внутри диапазона может зависеть от количества уровней и от их расположения.

Обычно, разумно использовать интерполяцию несмотря на дискретность или мультимодальность связей, вызывающих резкие изменения внутри диапазона уровней эксперимента. Уровни могут быть заданы некоторыми выбранными постоянными значениями известными или неизвестными или могут быть отобраны случайным образом в заданном для исследования диапазоне.

Пример — Уровнями катализатора могут быть его наличие или отсутствие. Для изучения фактора «термообработка» могут использоваться четыре уровня: 50779.84-2018 шкала переменной 507799.84-2018 может иметь уровни А, В и С, соответствующие трем лабораториям. Дисперсионный анализ, в котором уровни каждого фактора предварительно выбраны из множества значений фактора. Примечание — Говт постоянных уровнях нельзя вычислять компоненты дисперсии.

Эту модель также иногда называют «моделью один» дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ, в котором уровни каждого фактора, как предполагается, выбраны случайным образом из совокупностей уровней этих факторов. Примечание — Случайные уровни в основном рассматривают при определении оценок компонент дисперсии. Эту модель обычно называют «моделью два» гось анализа.

Пример — Возьмем процесс обработки партий сырья. В настоящем стандарте использованы следующие обозначения: Следует иметь в виду, что важно в максимально возможной степени выполнять процедуру случайного рандомизированного отбора наблюдений. Следует предпринимать действия для предотвращения смешивания эффектов; например, нельзя 507779.84-2018 помощью единичных экспериментов, проводимых в различные дни на разных образцах, осуществлять эксперимент, 500779.84-2018 для изучения воздействия изменений в составе материала и различных концентраций веществ в реакциях восстановления в аналитической химии.

  ИНДИКАТОРЫ MASTRENGTH СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

В общем случае, предварительное рассмотрение начинают с графического представления данных. Общий принцип состоит в построении соответствующей линейной модели, последующей ее подгонки для сбалансированных планов это возможно делать путем определения средних н строкам, столбцам и, если необходимо, по ячейкам в двухфакторном плане и исследовании полученных остатков.

При этом применяют обычные графики остатков и графики функции нормального распределения на вероятностной бумаге. Дополнительно можно проверить наличие выбросов, однако следует соблюдать осторожность, так как число степеней свободы остатков, меньше, чем у полного набора данных, поэтому нужны компромиссные критические значения.

Дополнительно, в планах с дублирующими измерениями, остатки в ячейке со значимым выбросом обычно появляются в виде гочт выбросов, равноотстоящих от общего среднего. Остатки для «основных эффектов», а также модель, включающую средние арифметические ячеек член взаимодействияполезно наблюдать раздельно для устранения подобных эффектов.

Детальное описание процедур представлено ниже. Применение метода максимального правдоподобия с ограничениями REML допустимо, когда предположение о нормальности распределения всех случайных эффектов достаточно реалистично.

При вычислении оценок составляющих дисперсии по таблицам ANOVA, могут получиться отрицательные значения. Рекомендуется проводить преобразования см. В дальнейшем рекомендуется компоненты первоначальной полной статистической модели, связанные с отрицательными или нулевыми оценками дисперсии, опускать и пересчитывать модель для исследуемых стандартных неопределенностей и связанным с ними эффективным числом степеней свободы.

Например, оценки дисперсии для госст выборок из нормального распределения, где каждая выборка имеет объем равный десяти, можно сравнить со значением истинной дисперсии, более чем простым способом рассмотрением того больше или меньше значение оценки, чем истинное значение дисперсии.

Оценки дисперсии для других распределений могут сильно отличаться. Если p — количество уровней первого фактора, а q — количество уровней второго фактора, тогда выполняют pq наблюденийгде индекс i соответствует i -му уровню первого фактора, а j — j -му уровню второго фактора. Остатки получают следующим образом: Следует нанести остатки на график в порядке выполнения опытов и исследовать его на наличие трендов и выбросов.

Дополнительно, с помощью нормальной вероятностной бумаги следует проверить данные на наличие значимого отклонения распределения данных от нормального распределения.

Затем важно проверить и скорректировать все отклонившиеся значения, при необходимости, посредством проведения новых измерений. При наличии выбросов, которые нельзя скорректировать, проверяют другие значения с теми же уровнями фактора. Если полученные значения при одном уровне фактора достаточно различны например, результаты испытаний конкретного материала выглядят как имеющие случайную ошибкуто перед определением оценок дисперсий следует отбросить все данные этого уровня фактора.

Если подобная ситуация 50779.48-2018 более одного уровня фактора, то прекращают анализ и либо отдельно обрабатывают другие уровни фактора, либо исследуют причины данной ситуации 50779.844-2018 повторяют эксперимент. Примечание — Одно значение можно удалить, если оно не согласуется со стандартными характеристиками процесса измерений, причина его появления может быть связана со средствами измерений или иными причинами.

Математическое ожидание среднего квадрата отклонений. Полный текст документа будет доступен вам, как только оплата будет подтверждена.

Стандарт ГОСТ Р 50779.84-2018 входит в рубрики классификатора:

После подтверждения 50779.84-2108, страница будет автоматически обновленаобычно это занимает не более нескольких минут. Приносим извинения за вынужденное неудобство. Если денежные средства были списаны, но текст оплаченного документа предоставлен не был, обратитесь к нам за помощью: Если процедура оплаты на сайте платежной системы не была завершена, гочт средства с вашего счета списаны НЕ будут и подтверждения оплаты мы не получим.

В этом случае вы можете повторить покупку документа с помощью кнопки справа. Платеж не был завершен из-за технической ошибки, денежные средства с вашего счета списаны не. Попробуйте подождать несколько минут и повторить платеж еще .