Statističke metode - što je to? Korištenje statističkih metoda

достаточно подробно изложены в отечественной литературе. Statističke metode za analizu podataka navedeni su detaljno u Sovjetskom literaturi. Ruska poslovna praksa, u međuvremenu, samo su neki od njih. Razmislite neke daljnje statističke obrade.

pregled

. U praksi, domaća poduzeća su raspoređene uglavnom statističke metode kontrole. Ako govorimo o regulaciji procesa, rijetko zabilježen. предусматривает, что на предприятии формируется группа из специалистов, которые имеют соответствующую квалификацию. Primjena statističkih metoda osigurava da tvrtka formirana grupa profesionalaca koji imaju odgovarajuće kvalifikacije.

vrijednost

Prema zahtjevima ISO br. 9000, dobavljač mora odrediti potrebu za statističkim tehnikama koje se primjenjuju u razvoj, upravljanje i provjere sposobnosti procesa proizvodnje i specifikacije proizvoda. Rabljeni metode temelje se na teoriji vjerojatnosti i matematičke izračune. могут внедряться на любом этапе жизненного цикла изделия. Statističke metode analize podataka može se uvesti u bilo kojoj fazi životnog ciklusa proizvoda. Oni pružaju procjenu i razmatranje stupanj heterogenosti proizvodi ili varijabilnost njegovih svojstava u odnosu na utvrđenu nominalne ili željene vrijednosti, kao i varijabilnost proces nastanka. приемы, посредством которых можно с заданной точностью и достоверностью судить о состоянии явлений, которые исследуются. Statističke metode - to Firefoxa kroz koje možete s danom točnost i pouzdanost kako bi sudac stanje pojave koje se istražuju. Oni omogućuju vam da predvidjeti ove ili neke druge probleme, razviti optimalna rješenja koja se temelje na proučavanju stvarnih informacija, trendova i uzoraka.

Područja primjene

: Glavna područja u kojima raširena statističkih metoda - jest:

1. Regulacija tehnološkog procesa.
2. Prihvaćanje proizvoda. . Kvaliteta statističkih metoda koje se koriste tijekom njega.
3. Istraživanje stabilnosti i preciznosti tehnoloških operacija.
4. Izračun pouzdanosti i njegova ispitivanja.

Praksa razvijenih zemalja

база, обеспечивающая создание продукции с высокими потребительскими характеристиками. Statističke metode - okvir koji osigurava stvaranje proizvoda s visokim karakteristikama potrošača. Ove tehnike su naširoko koristi u razvijenim zemljama. Statističke metode - je, u stvari, garancija dobila proizvoda potrošačima, relevantne zakonske uvjete. Učinak korištenja dokazane industrijske Japanu. Oni su doprinijeli postizanju najviše razine proizvodnje u ovoj zemlji. Godine iskustva stranih zemalja pokazuje koliko je učinkovita ove tehnike. Konkretno, poznato je da je tvrtka Hewlelt Packard, pomoću statističkih metoda, je bio u mogućnosti da se smanji u jednom od slučajeva, broj sklopljenih brakova, u posljednjih mjesec dana od 9 000 do 45 jedinica.

Složenost provedbe

показателей. U domaćoj praksi postoji niz prepreka koristiti statističke metode za proučavanje pokazatelja. Poteškoće nastaju zbog:

1. Nedostatak Većina stručnjaka i poslovnih lidera odgovarajuće razumijevanje priroda i značenje tehnika, razumijevanje važnosti pretvorbe i korištenje informacija.
2. Neznanje i statistička metoda i njihova primjena.
3. Nedostatak iskustva većine tretmana stručnjaka empirijske podatke.
4. Nepovjerenje u pouzdanost rezultata.
5. Nedostatak jasne, svima čitljiv bez uključivanja matematičkog aparata koristi.

Program za razvoj

Mora se reći da je definicija potreba u različitim statističkim metodama u kvaliteti, odabir, razvoj specifičnih metoda je vrlo složen i dugotrajan posao za bilo domaćih poduzeća. Za učinkovitu provedbu preporučljivo je razviti poseban dugoročni program. To treba osigurati formiranje života, čiji zadaci uključuju organizaciju i metodički upravljanje primjena statističkih metoda. Program mora biti opremljena odgovarajućim tehničkim sredstvima, obuka, utvrditi sastav proizvodnih problema koje treba riješiti uz pomoć odabranih metoda. Ovladavanje preporuča se početi s najviše jednostavan pristup. производством. Na primjer, možete koristiti poznate elementarne statističke metode upravljanja proizvodnjom. Nakon toga, preporučljivo je da se prebaci na druge metode. Na primjer, to može biti analiza varijance, selektivna informacija obradu, upravljanje, planiranje faktorski studija i eksperimenti i tako dalje.

klasifikacija

разные приемы. Za statističke metode za ekonomske analize su različite tehnike. Treba reći, ima dosta njih. Međutim, vodeći stručnjak na području upravljanja kvalitetom u Japanu K. Ishikawa preporučuje korištenje sedam osnovne metode:

1. Pareto dijagram.
2. Grupiranje podataka o općim osnovama.
3. Provjeru.
4. Uzročno-posljedične dijagrami.
5. Histograma.
6. Provjeru.
7. Scatter dijagrami.

Vođeni vlastitim iskustvom u području upravljanja, Ishikawa kaže da 95% svih pitanja i problema u poduzeću može riješiti pomoću ovih sedam pristupa.

Pareto dijagram

базируется на определенном соотношении. Ova metoda statističke podatke na temelju određeni odnos. To je pod nazivom „Pareto princip”. Prema njegovim riječima, 20% od razloga je 80% učinke. Pareto dijagram na vizualni i razumljiv oblik pokazuje relativni utjecaj svaka okolnost na čest problem u silaznom redoslijedu. Ovaj učinak se može ispitati na iznos gubitka oštećenja izazvala svaki slučaj. Relativna učinak ilustriran sa stupovima akumulirala kumulativnog faktora izloženosti liniju.

Uzročna dijagram

Studirala je problem konvencionalno prikazan u obliku vodoravna crta strelice, a uvjeti i faktori koji direktno ili indirektno utječu na to - u obliku sklon. Kod izgradnje treba uzeti u obzir, čak i naizgled beznačajne okolnosti. To je zbog činjenice da je u praksi vrlo često postoje slučajevi u kojima se pružaju rješenje problema osim nekoliko, naizgled beznačajan, faktor. Razlozi koji utječu na osnovne činjenice (prvi i naknadne narudžbe) prikazan na grafikonu horizontalnim kratke strelice. Detaljni plan će biti u obliku kostur ribe.

grupiranje informacija

используется для упорядочения множества показателей, которые были получены при оценке и измерении одного или нескольких параметров объекта. Ovaj ekonomsko-statističke metode se koristi za naručivanje set pokazatelja koji su dobiveni u postupku procjene i mjerenja jednog ili više parametara objekta. Tipično, ova informacija je prikazana u obliku neurednu slijed vrijednosti. To mogu biti linearne dimenzije predsklopa, talište, tvrdoće materijala, broj grešaka i tako dalje. Na temelju takvog sustava teško je izvući zaključke o svojstvima proizvoda ili procesa njegovog stvaranja. Organizirajte pomoću linijski grafikoni. Oni jasno pokazuju promjene promatrane parametre za određeno razdoblje.

spisak

Općenito, predstavljen je kao stolni stupanja distribucije frekvencija za izmjerene vrijednosti objekta parametara u odgovarajućim intervalima. Kontrolne liste sastavljaju ovisno o namjeni studija. vrijednosti se kreću pokazatelj je podijeljen u stalnim intervalima. Njihov broj se bira u pravilu jednaka kvadratnom korijenu broja izvršenih mjerenja. Obrazac treba biti lako izbjeći problem kod punjenja, čitanja, potvrdu.

trakasti grafikon

Ona je prikazana u obliku stepenaste poligona. On ilustrira distribuciju pokazatelja mjerenja. Raspon skup vrijednosti je podijeljena u jednakim vremenskim razmacima, koji su grafički prikazani na horizontalnoj osi. Za svaki interval pravokutnik konstruiran. Njegova visina je jednaka učestalosti pojavljivanja vrijednosti u određenom razdoblju.

točkasto

Oni se koriste u testiranju hipoteze o odnosu između dvije varijable. Model je izgrađen na sljedeći način. Na horizontalna os predstavlja vrijednost jednog parametra, ordinata - još jedan pokazatelj. Kao rezultat toga, grafikon pojavi točka. Ovi koraci se ponavljaju za sve varijable. Ako postoji korelacija odnos polje je izdužena, a smjer se neće podudarati sa smjerom osi ordinata. Ako je ovisnost nedostaje, to je paralelno s jednom od osi ili imati oblik kruga.

provjeru

Oni se koriste u procesu evaluacije za određeno razdoblje. Formiranje provjeru temelji se na sljedećim pretpostavkama:

1. Svi procesi odstupaju od zadanih parametara tijekom vremena.
2. Nestabilna tijek događaja nije varirati slučajno. Nonrandom odstupanje čin izvan granica procijenjenih granica.
3. Neke promjene mogu predvidjeti.
4. Stabilno proces može povremeno odstupiti i procijenjene granice.

Primjena u praksi ruskih poduzeća

Mora se reći da je domaći i inozemni iskustvo pokazuje da je najučinkovitiji statistička metoda za procjenu stabilnosti i točnost opreme i tehnološkog procesa izrade akata provjeru. Ova metoda se također koristi u reguliranju industrijskih djelatnosti, istraživanje potencijalnih mogućnosti proizvodnje kapaciteta. U izgradnji kartice morate odabrati studij opcija ispravno. Preporučuje se dati prednost onim pokazateljima koji se odnose na odredište proizvoda, lako se može mjeriti i koji mogu imati utjecaj kroz regulatornog procesa. Ako je to izbor je teško ili nije opravdano, možete procijeniti vrijednosti dovesti u vezu (povezane) s kontroliranim parametrima.

nijanse

Ako se mjerenje parametara s točnošću potrebnom za mapiranje kvantitativno kriterij, ekonomski ili tehnički nemoguće koristiti alternativni znak. takvi uvjeti su povezani s njim, kao „brak” i „mana”. Potonji se odnosi na svaku pojedinu nesukladnosti proizvoda u navedenim zahtjevima. Braque naziva proizvoda, pružanje koji nije dopušten za potrošače, zbog prisutnosti nedostataka u njemu.

Značajke

Svaka vrsta kartica ima svoje specifičnosti. Mora se uzeti u obzir pri odabiru ih za određeni slučaj. Karte na kvantitativnim kriterijima smatraju se više osjetljivi na proces promjene od onih koji koriste alternativne znakove. Međutim, bivši su naporno. Oni se koriste za:

1. Postupak za ispravljanje pogrešaka.
2. Procjena tehnologija implementacije mogućnosti.
3. Provjerite točnost opreme.
4. Određivanje priznanja.
5. Usporedbe nekoliko prihvatljivih načina za stvaranje proizvoda.

dodatno

Ako postupak poremećaj karakteriziran nasuprotni srednje vrijednosti kontrolira parametra, potrebno je koristiti X-kartice. Ako postoji povećanje u rasipanja vrijednosti, potrebno je odabrati R ili S-model. Mora se, međutim, uzeti u obzir niz mogućnosti. Konkretno, korištenje S-karata će omogućiti preciznije i brže instalirati proces neslaganje od R modela s istim veličine uzorka. Međutim, izgradnja potonji ne zahtijeva složene izračune.

zaključak

Kvantitativne metode analize omogućuju da istraži ekonomske čimbenike koji se nalaze tijekom procjene kvalitete, u prostoru i dinamici. Uz njihovu pomoć, možete izvesti predvidljive izračune. Za statističke metode za ekonomske analize ne uključuje metode za procjenu uzročnost ekonomskih procesa i događaja, identificirati obećavajuće i neiskorišten rezervi povećanja produktivnosti aktivnosti. Drugim riječima, broj razmatranih pristupa nisu uključeni faktorska metode.