Véletlen változók és osztályozásuk - stadopedia
A különböző fizikai jelenségek és gyártási folyamatok során egyes mennyiségek megváltoznak, míg mások megőrzik számszerű értéküket. Például, ha dolgozik eszterga idő, a mozgó távolság féknyereg változás (általában jelöljük változók x, y, z), és a forgási sebessége a terméket állandó marad feltételesen (olyan mennyiségben, majd jelöljük - a, b, c). De, mint tudjátok, nagyon kevés abszolút állandó van a természetben. A technológiában megfigyelt termelési folyamatok paraméterei, valamint a fenti változókra és a feltételesen állandó mennyiségekre vonatkozó minőségi jellemzők véletlenszerű változók.
A véletlenszerű mennyiség olyan mennyiség, amely a vizsgálat vagy a vezérlés eredményeképpen adott értéket vehet fel meghatározott időhatáron belül.
Például a megmunkált rész tényleges mérete véletlenszerű érték, hiszen bizonyos határértékeken belül bármilyen számértéket megtehet. A tanulmányban betöltött szerepe függő és független (1.2. Ábra).
Ábra. 1.2 A véletlen változók besorolása
Független véletlen változók (faktorok is „magyarázza”, „exogén” random értékek vagy „előrejelzője», xi) nevű véletlen változók, amelyek változhatnak kutató.
Példák a nem független véletlen változókra:
- orsó sebesség,
- táplálja a gép támogatását,
- a használt kenő- és hűtőfolyadékot,
- az anyag minősége, kialakítása vagy egyéb jellemzői, stb.
A független véletlen változók csak a kísérletezőtől függenek, akik manipulálják őket, "függő véletlen változókon".
A függő véletlenszerű változókat (más néven "endogén" vagy "válasz", yi) mérik vagy rögzítik, és rendszerint optimalizálásra szorulnak
Ez utóbbi lehet teljesítmény, minőségi jellemzők, gazdasági mutatók stb. Ellenkező esetben a függőség a vizsgált objektum válaszában megjelenik.
Véletlen változók típusai. A felhasznált mérési skálaktól függően rendszerint a véletlenszerű változók négy fő típusra vannak felosztva (lásd az 1.2. Ábrát):
b. A rendes (véletlenszerű) véletlen változók lehetővé teszik, hogy rangsorolja (sorrendben) az objektumokat, jelezve, hogy azok közül melyiknek van többé-kevésbé egy adott véletlen változó által kifejezett minősége. Azonban nem engedik, hogy "mennyivel többet" vagy "mennyivel kevesebbet" mondjanak. Például megbecsülheti a véletlenszerű értéket, amely kifejezi az életkor (fiú - fiú - férfias férfi) pontokat. Ugyanígy, pontokban felmérheti a diákok tudását, a részletek minőségét, a technológiai folyamat alkalmasságát.
c. Az intervallum véletlen változói lehetővé teszik nemcsak a mérés objektumainak megrendelését, hanem numerikus kifejezéseit és összehasonlítását is. Például a Fahrenheit vagy Celsius fokban mért hőmérsékletet, a rész méretét, felületi érdességét "intervallum skálán" jellemzik. Például azt mondhatja, hogy a hőmérséklet 40 ° C-kal magasabb, mint 30 ° C 10 fokkal.
d. A relatív véletlen változók nagyon hasonlítanak az intervallumos véletlen változókhoz. Az intervallumméretben mért véletlen változók összes tulajdonságán túlmenően jellemző jellemzőjük az abszolút nulla pont bizonyos jelenléte. Egy relatív véletlen változó egy példája a Kelvin-skálán kifejezett hőmérséklet. Ezekre a véletlen változókra vonatkozóan meg lehet becsülni, hogy hányszor egy érték nagyobb vagy kisebb, mint a másik. Ez azt jelenti, hogy a 40 O K típus kétszer akkora, mint a 20 OC. Az intervallum skálák, például a Celsius skála nem rendelkeznek ezzel a tulajdonsággal. Meg kell jegyezni, hogy a legtöbb statisztikai eljárás nem tesz különbséget az intervallumméretek és a kapcsolati skálák tulajdonságai között.
Az intervallum és a relatív véletlen változók lehetnek diszkrétek és folyamatosak (lásd az 1.2. Ábrát).
Egy diszkrét véletlen változó olyan mennyiség, amely elfogadja az egyéni, többnyire egész számokat.
Egy folyamatos véletlen változó olyan mennyiség, amely bármely lehetséges értéket a lehetséges értékek tartományából vehet fel.
Például a gépen megmunkált alkatrészek száma diszkrét véletlen változó, és a rész mérete folyamatos, véletlenszerű változó. (Néha egy "vegyes véletlen változó" fogalmát használják, amelyet több lehetséges intervallum lehetséges időintervallum jelenléte határoz meg, intervallumokkal elválasztva).
Időbeli hovatartozás esetén a véletlenszerű változók általában kétféleképpen oszlanak meg: keresztmetszeti adatok és idősorok.
Cross-data - meghatározza az egy pontra vonatkozó indikátorok értékeit, vagy azoknak az értékeknek a értékeit, amelyek időbeli lefedettsége elhanyagolható. Például a tanulmány a felületi érdesség összetételétől függően a hűtőfolyadék, ha összehasonlítjuk az átlagos érdesség feldolgozott részek különböző hűtőközeg, az idő és a feldolgozás érdekében lényegtelen részleteket.
Idősor. beszélők száma, a dinamikatartomány - a számsorozat, amelynek elemei ( „szintek száma”) - statisztika értéke (jellemző) áramlik a folyamat időben. Például, tanulmányozták a változás a felületi érdesség a feldolgozási idő változtatásával összetétele és tulajdonságai a hűtőközeg, a geometria a szerszám vágóélének, stb Itt a feldolgozási részek ideje vagy sorrendje döntő fontosságú. (Az idősor részletesebben a 8. fejezetben található).