ГОУ СПО ЯО Ярославский
градостроительный колледж
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПО МДК 01.01 «ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ОРГАНИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА И ИСПЫТАНИЙ»
«Применение
статистических методов контроля качества
сыра на молочном
заводе "Покров"»
Выполнил:
студент группы УК1-31
Курбатова Е.
ФИО
Проверил:
преподаватель Рангелова Л.Н.
ФИО
Ярославль 2014
ГОУ СПО ЯО Ярославский
градостроительный колледж
Специальность: 221413 "Техническое
регулирование и управление качеством"
Группа: УК 1-31
Курсовая работа по МДК.01.01 "Теоретические
основы организации контроля качества
и испытаний"
ЗАДАНИЕ
на курсовую работу
Студенту : Курбатовой
Екатерине
Тема курсовой работы : Применение
статистических методов контроля качества
сыра на молочном
заводе "Покров".
Структура курсовой
работы
Титульный лист
Задание на курсовую работу
Отзыв на курсовую работу
Содержание:
1. Введение
2. Глава 1. Проведение корреляционного
анализа данных.
3. Глава 2. Применение статистического
приемочного контроля поставщиком
и потребителем.
4. Глава 3. Применение статистических
приемочного контроля продукции по количественному
признаку.
5. Глава 4. Применение статистических
приемочного контроля продукции по альтернативному
признаку.
Заключение
Список литературы
Приложения
Дата получения задания
«08» февраля 2014г.
Дата окончания работы
«16» апреля 2014г.
Руководитель курсовой работы
________________/Рангелова Л.Н./
Введение
Моей задачей состояло, научится
проводить корреляционный анализ данных,
применять статистический приемочный
контроля продукции по количественному
и альтернативному признаку, научится
составлять планы статистического
приемочного контроля и строить оперативные
характеристики,
Изучить степень тесноты связи
проведение оценки её сущности. Проводить
статистический приёмочный контроль поставщиком
и потребителем.
Глава 1. Проведение
корреляционного анализа данных.
Провести корреляционный
анализ зависимости качества сыра в баллах
от его цены рублях.
При исследовании получились
следующие данные:
№ п/п |
Качество, баллы |
Цена, руб. |
1 |
1,0 |
92 |
2 |
1,5 |
99 |
3 |
1,0 |
110 |
4 |
10,0 |
51 |
5 |
10,0 |
61 |
6 |
5,0 |
67 |
7 |
2,0 |
88 |
8 |
1,5 |
85 |
9 |
3,5 |
62 |
10 |
2,0 |
89 |
11 |
10,0 |
64 |
12 |
1,5 |
85 |
13 |
3,0 |
73 |
14 |
3,5 |
71 |
15 |
1,1 |
79 |
Итого: |
56,6 |
1176 |
Решение:
Определим, какой из двух рассматриваемых
показателей является факторным признаком.
Факторный признак – это тот признак,
который влияет на другой признак. В нашем
примере качество сарделек влияет на
его стоимость, следовательно, факторный
признак (Х) –это качество сарделек, а
результативный признак (У) – цена.
- Проверка первичной
информации на однородность, то есть наличие только двух переменных корреляционных связей, которые раскрываются. Оценка однородности осуществляется с помощью коэффициента вариации по факторным признакам:
; где = ,
Посчитаем среднее значение
качества сыра: ==3,7 балла.
Для расчета используем таблицу
№1 столбец 3,
=»
в результате =.
Полученное значение больше 33%, следовательно,
совокупность не однородна.
№ |
Качество,
баллы |
Цена,
руб. |
(xi-)2 |
xy |
х2 |
у2 |
|
|
|
| |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
1 |
1,0 |
92 |
7,29 |
92,0 |
1,0 |
8464 |
185,0 |
88,9 |
1432,62 |
2 |
1,5 |
99 |
4,84 |
148,5 |
2,3 |
9801 |
424,4 |
88,9 |
775,62 |
3 |
1,0 |
110 |
7,29 |
110,0 |
1,0 |
12100 |
998,6 |
88,5 |
701,19 |
4 |
10,0 |
51 |
39,69 |
510,0 |
100,0 |
2601 |
750,8 |
87,0 |
529,00 |
5 |
10,0 |
61 |
39,69 |
610,0 |
100,0 |
3721 |
302,8 |
87,0 |
400,00 |
6 |
5,0 |
67 |
1,69 |
335,0 |
25,0 |
4489 |
130,0 |
87,0 |
256,00 |
7 |
2,0 |
88 |
2,89 |
176,0 |
4,0 |
7744 |
92,2 |
85,2 |
147,62 |
8 |
1,5 |
85 |
4,84 |
127,5 |
2,3 |
7225 |
43,6 |
85,2 |
37,82 |
9 |
3,5 |
62 |
0,04 |
217,0 |
12,3 |
3844 |
269,0 |
81,5 |
12,60 |
10 |
2,0 |
89 |
2,89 |
178,0 |
4,0 |
7921 |
112,4 |
79,6 |
29,16 |
11 |
10,0 |
64 |
39,69 |
640,0 |
100,0 |
4096 |
207,4 |
79,6 |
70,56 |
12 |
1,5 |
85 |
4,84 |
127,5 |
2,3 |
7225 |
43,6 |
74,1 |
223,50 |
13 |
3,0 |
73 |
0,49 |
219,0 |
9,0 |
5329 |
29,2 |
55,6 |
1328,60 |
14 |
3,5 |
71 |
0,04 |
248,5 |
12,3 |
5041 |
54,8 |
55,6 |
1887,90 |
15 |
1,1 |
79 |
6,76 |
86,9 |
1,2 |
6241 |
0,4 |
55,6 |
2964,80 |
Итого: |
56,6 |
1176 |
162,97 |
3825,9 |
376,5 |
95842 |
3643,6 |
1178,8 |
10797,01 |
-
Проверка первичных данных на нормальность распределения. По правилу «трех » Таблица №2
Интервал значений по качеству
в баллах |
Число единиц, входящих в интервал |
Удельный вес единиц, входящих
в интервал |
Удельный вес единиц при нормальном
распределении |
0,5 – 6,9 |
12 |
80% |
68,3% |
-2,7 – 10,1 |
15 |
100% |
95,4% |
-5,9 – 13,3 |
15 |
100% |
99,7% |
Распределение нормальное,
т.к удельный вес единиц входящих в интервал
практически совпадает с удельный весом
при нормальном распределении.
3)Исключение из состава первичной
информации резко выделяющихся единиц.
Резко выделяющихся единиц
нет, так как все данные попадают в интервал
от -5,9 до 13,3.
4) Установка факта
наличия и направления корреляционной
зависимости.
Для установления факта наличия
связи производится аналитическая группировка
по признаку – фактору. Группировка выполняется
при равных интервалах и числе групп 4.
Величина интервала определяется по формуле:
h= =2,3балла
Величина интервала принимается
равной 2,3 балла.
Ниже построена групповая таблица.
Для заполнения групповой таблицы
была использована вспомогательная таблица
№3 Таблица№3
Интервалы качества, баллы |
1-3,3 |
3,3-5,6 |
5,6-7,9 |
7,9-10,2 |
№ анализа |
1,2,3,7,8,10,12,13,15 |
6,9,14 |
- |
4,5,11 |
Цена на сардельки, руб. |
92,99,110,88,85,89,85,73,79 |
67,62,71 |
- |
51,61,64 |
Зависимость качества сыра
и его стоимости . Таблица №4
Интервал качества, баллы |
Число анализов |
|
Средняя цена сарделек руб. |
1 |
2 |
3 |
4 |
1-3,3 |
9 |
800 |
88,8 |
3,3-5,6 |
3 |
200 |
66,6 |
5,6-7,9 |
0 |
0 |
0 |
7,9-10,2 |
3 |
176 |
58,6 |
Итого: |
15 |
1176 |
- |
5) построение графика зависимости
одного признака от другого.
6) Изучение степени тесноты
связи проведение оценки её
сущности
Посчитаем используя для этого
таблицу №1 столбец 1,2, 4, 5,6.
===
=- 0,79
Поскольку =- 0,79>0 связь
обратная.
попадает в интервал
от 0 до ± 0,3, следовательно, практически
отсудствует.
Определим критические значения
коэффициента корреляции К=15-2=13.
По таблице Пирсона К=13 получаем
2 числа 0,51 и 0,64
Рассчитаем среднею квадратическую
ошибку коэффициента корреляции:
= = == 0,43
== 1,29
По таблице определяется t-критерий Стьюдента
при P=0,95 и k=15-2; tтабл=2.160.
можно утверждать о несущественности
коэффициента корреляции.
7) Построение модель связи.
График линии средних показывает
наличие линейной связи, поэтому для построения
модели используется функция: , где коэффициенты , находятся
по формулам:
Для расчёта нужны значения
из таблицы №1 столбец 1,2
a1==-3,75
а0== 92,55
y= 92,55-3,75х- уравнение регрессии.
Для построения уравнения регрессии
вычисляем две точки, через которые проходит
линии связи. Рассчитываем две точки, для
этого берём ; .
У (х min)=1=88,8;
А (1;88,8)
У (x max)= 10=55,05;
Б (10;55,05)
8)Проверка возможности использования
модели связи в практической работе.
Для возможности использования
линейной функции определяется величина
, которая сравнивается с F- критерием.
Для расчета используется
корреляционное отношение:.
Вспомогательные расчеты:
а) среднее значение цены: ;
б) для расчета понадобилась
таблица № 4 столбец 4
в) для расчета нужна таблица
№1 столбец 7
Подставляем найденные значения
и получаем: .
При вероятности P = 0,95 (α=0,05)
k1=m-2=4-2=2 и k2=n-m=15-4=11; Fтабл.=3,98. Так
как < Fтабл., то возможность
использования линейной функции не опровергается.
Для расчета средней квадратической
ошибки уравнения необходимо
используется вспомогательная таблица
№1 столбцы 8,9:
Вывод: полученное отношение на много
больше 15%, поэтому уравнение не достаточно
хорошо отображает взаимосвязь двух признаков
и не может быть использовано в практической работе.
Глава 2. Применение
статистического приемочного контроля
поставщиком и потребителем.
Допустим, что выявленное качество
сарделек на мясокомбинате «Сергеевский»,
описываются следующим временным рядом:
День недели и месяца |
Качество сарделек
в баллах |
11 марта, понедельник |
15 |
12 марта, вторник |
17 |
13 марта, среда |
14 |
14 марта, четверг |
13 |
15 марта, пятница |
8 |
16 марта, суббота |
9 |
17 марта, воскресенье |
6 |
18 марта, понедельник |
10 |
19 марта, вторник |
12 |
20 марта, среда |
15 |
21 марта, четверг |
12 |
22 марта, пятница |
10 |
23 марта, суббота |
6 |
24 марта, воскресенье |
5 |
1.Рассчитаем прогноз качества
сарделек методом подвижного (скользящего)
среднего.
При известных первых 5-дней
и доверительной вероятности Р =0,95
.
Таблица №5
Дата |
11.03 |
12.03 |
13.03 |
14.03 |
15.03 |
16.03 |
17.03 |
18.03 |
19.03 |
20.03 |
21.03 |
22.03 |
23.03 |
24.03 |
Качество сыра в баллах |
15 |
17 |
14 |
13 |
8 |
9 |
6 |
10 |
12 |
15 |
12 |
10 |
6 |
5 |
Прогноз |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
13,4 |
12,6 |
11,7 |
11,5 |
11,5 |
11,9 |
11,7 |
11,3 |