Причинно-следственная диаграмма Исикавы
Роль статистических методов при сертификации. Причинно-следственная диаграмма с разделением причин по уровням. Методика обработки и ранжирования экспертных данных. Расчет методом попарного сравнения. Особенности получения грубой оценки согласованности.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 14.03.2016 |
| Размер файла | 697,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Введение
Роль статистических методов при сертификации определяется их местом при разработке систем качества. Статистические методы основаны на использовании математической статистики и являются эффективным инструментом сбора, анализа и интерпретации информации о качестве. В повседневной деятельности по контролю и управлению качеством постоянно возникают всевозможные проблемы, связанные, например, с появлением брака, неполадками оборудования, увеличением времени от выпуска партии изделий до ее сбыта, наличием на складе нереализованной продукции, поступлением рекламаций. Применение статистических методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.
Документация, относящаяся к статистическим методам является эффективным средством демонстрации соответствия системы качества требованиям стандартов ИСО серии 9000. Статистические методы могут рассматриваться как индикатор (признак) системы.
1. Причинно-следственная диаграмма Исикавы
Диаграмма «причина - результат» предложена Каору Исикава для структуризации отношений между некоторыми заранее определенным показателем качества и множеством факторов, влияющих на этот показатель.
Результат процесса зависит от многочисленных факторов, между которыми существуют отношения типа причина - следствие (результат). Структуру или характер этих многофакторных отношений можно определить благодаря систематическим наблюдениям. Трудно решить сложные проблемы, не зная этой структуры, которая представляет собой цепь причин и результатов. Диаграмма причин и следствий (диаграмма Исикавы) - средство, позволяющее выразить эти отношения в простой и доступной форме.
Причинно-следственная диаграмма - инструмент, позволяющий выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). Эта диаграмма показывает отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами.
Целью построения и расчета является определение доминирующих факторов, воздействующих на показатель качества, и на этой основе построение универсальной структурированной устойчивой, мобильной и гибкой системы, изменение (добавление) элементов которой не приведет к пересмотру всей системы.
Причинно-следственная диаграмма имеет вид, представленный на рис.1. Её из-за своего внешнего вида часто называют «рыбьей костью» или «рыбьим скелетом».
Показатель качества является «хребтом» этого скелета, а также следствием (результатом) различных причин (факторов). На рис.1 они обозначены стрелками, которые называют «большими костями». Эти причины являются, в свою очередь, следствием других причин: 1A, 1Б, ... (для следствия 1); 2A, 2Б, ... (для следствия 2) и т.д. («средние кости»).
«Большие кости» соответствуют главным причинам или причинам первого уровня, а «средние» и «малые» - причинам более низкого уровня.
Все они также обозначены стрелками, направленными к соответствующим следствиям. Вторичным причинам могут соответствовать третичные причины («малые кости») и т.д.
При поиске причин важно помнить, что показатели качества, являющиеся следствием процесса, обязательно испытывают разброс. Поиск факторов, оказывающих особенно большое влияние на разброс показателей качества (на результат), называют исследованием причин.
В настоящее время причинно-следственная диаграмма, являясь одним из семи инструментов контроля качества, используется во всём мире применительно к показателям качества продукции, к целям сертификации качества продукции и другим областям.
2. Этапы построения диаграммы
При построении диаграммы, первоначально необходимо очертить проблему, требующую решения.
Основной задачей является оценка высшего уровня исходя из взаимодействия различных уровней, а не из непосредственной зависимости от элементов на этих уровнях и выявление наиболее значимых факторов. Расчетную основу метода составляют матрицы попарных сравнений, заполняемые экспертами. На основании этих матриц вычисляются веса целей, критериев и альтернатив. Направление, получившее наибольший вес, вносит наибольший вклад в достижение главной цели.
Процедура построения причинно-следственной диаграммы состоит из следующих этапов.
Этап 1. Построение диаграммы (рис.1) осуществляется справа - здесь устанавливается основная цель исследования - выявляется комплексный показатель качества - первый уровень. На каждом уровне имеется обозначение матриц М, описание и построение которых приведено далее.
Этап 2. Выявление главных причин, влияющих на показатель качества - факторы 2 уровня. Далее строится «рыбий скелет», «хребет» которого составляет прямая линия, отходящая от показателя качества. Главные причины соединяются с «хребтом» посредством стрелок, представляющих собой «большие кости».
Этап 3. Нахождение вторичных причин, влияющих на главные причины - факторы 3 уровня. Их располагают в виде «средних костей», прилегающих к «большим». Здесь также при необходимости определяются причины третичного порядка, которые влияют на вторичные и составляют «мелкие кости»,- примыкающие к «средним».
статистический метод уровень обработка
Рис. 1 - Причинно-следственная диаграмма с разделением причин по уровням
На этом построение диаграммы закончено и необходимо провести заключительный этап - ранжирование и расчет.
Этап 4. Ранжируются причины по их значимости, выделяются особо важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества.
3. Методика обработки и ранжирования экспертных данных
Применяя логику, эксперты проходят сложный путь построения тщательно осмысленных логических цепей для того, чтобы в итоге, полагаясь на одну лишь интуицию, объединить различные умозаключения.
В результате определяется относительная значимость, выраженная численно в виде векторов приоритетов, исследуемых альтернатив для всех критериев. Полученные таким образом значения векторов являются оценками по шкале отношений и соответствуют так называемым жестким оценкам.
При использовании в процессе принятия решений субъективной информации, представленной в виде количественных (числовых) или качественных (альтернативных) оценок, возникают условия неопределенности. Причинами возникновения неопределенности являются: неполнота знаний лица принимающего решения о свойствах объектов; недостаточная степень его уверенности в правильности своих экспертных оценок; противоречивость знаний; нечеткость представления информации.
На следующем этапе выявляются наиболее важные элементы, влияющие на показатель качества и наилучший способ проверки оценки составляющих элементов. Экспертная оценка осуществляется путем построения так называемой матрицы парных предпочтений по факторам и позволяет проранжировать факторы, в конечном итоге оценить каждый сценарий, влияющий в той или иной степени на качество получаемых знаний.
После иерархического воспроизведения проблемы требуется установить приоритеты критериев и оценки каждой из альтернатив по критериям, выявив самую важную из них. Для этого выбирается наилучший способ проверки наблюдений, испытаний и оценки элементов - приоритеты критериев и оценка каждой из альтернатив выявлена методом попарного сравнения. Поскольку, первоначально неизвестны значения критериев, то, используя субъективные, логически выстроенные суждения, которые численно можно оценить по шкале относительной важности, приведенной в табл.1 [Саати].
Правомочность этой шкалы доказана теоретически при сравнении со многими другими шкалами.
Таблица 1 - Шкала относительной важности
|
Интенсивность относительной важности |
Определение |
Примечание |
|
|
1 |
Равная важность |
Равный вклад двух видов деятельности в цель |
|
|
3 |
Некоторое преобладание, умеренное превосходство одного над другим |
Опыт и суждения определяют легкое превосходство одного над другим |
|
|
5 |
Существенное или сильное превосходство |
Опыт и суждения определяют существенное или сильное превосходство |
|
|
7 |
Очевидное значительное превосходство |
Один вид деятельности превосходит другой, что становится практически значимо |
|
|
9 |
Очень сильное, абсолютное превосходство |
Превосходство очевидно и убедительно |
|
|
2, 4, 6, 8 |
Промежуточные решения между двумя соседними суждениями |
Компромиссный случай |
По этим данным можно построить ряд формальных зависимостей и комплексный показатель, он же рейтинг, характеризующие деятельность различных подразделений вуза на основе определения качества знаний.
4. Расчет методом попарного сравнения
Определим «степень влияния», или приоритеты, элементов одного уровня относительно их важности для элемента следующего уровня методом попарных сравнений каждой из альтернатив на всех уровнях.
Для этого необходимо построить ряд матриц, которые представляют собой массивы чисел в виде прямоугольных таблиц, что также требует логически продуманных рассуждений, которые при заполнении требуют корректировки и доработки. Здесь становится очевидным абсурдность некоторых компонент, внесенных в диаграмму, которая, в свою очередь, также требует переосмысливания.
Пример заполнения матрицы первого уровня М1. Проведем анализ диаграммы для первичных причин в соответствии с рис.2. Рассмотрим по строкам влияние на показатель качества в соответствии со шкалой относительной важности (см. табл. 1). Для этого необходимо построить матрицу (см. ниже).
Рис. 2 - Причинно-следственная диаграмма, на основе которой проводится расчет
В математике матрица (обозначение М) - это система элементов aij (чисел, функций или иных величин, над которыми можно производить алгебраические операции), расположенных в виде прямоугольной схемы.
Матрица, для рассматриваемого случая имеет вид М1 (5Х5) - 25 клеток, где сразу можно заполнить диагональ. По диагонали матрица имеет равную важность (1) - сравнение элемента с самим собой, таким образом, диагональ содержит только единицы. Каждая из приведенных матриц - парных сравнений - квадратная, то есть имеет свойства обратной симметричности, равное количество строк и столбцов.
При выяснении относительной важности попарно сравниваем несколько элементов следующим образом: какой более важен, значителен, существенен, предпочтителен, вероятен, имеет большее воздействие...
Для оставшихся после заполнения диагонали 20 клеток нужно провести десять попарных сравнений элементов, расположенных в верхней и левой части матрицы между собой, поскольку остальные десять являются обратными сравнениями. Их оценки должны быть обратными величинами к оценкам первых десяти. Если элемент в левой части важнее, чем в верхней, то выбираем целое положительное значение, если же наоборот, то обратную к нему величину. При необходимости можно использовать более плавные шкалы, например 10-балльную, а элементы оценивать простым сравнением между собой.
Сравнение проводим попарно с правого верхнего угла относительно диагонали (в табл. 2 эти ячейки выделены темным цветом). В левую нижнюю часть матрицы заносим обратные величины.
Таблица 2 - Пример заполнения матрицы М1 (5Х5)
|
Причина 1 |
Причина 2 |
Причина 3 |
Причина 4 |
Причина 5 |
||
|
Причина 1 |
1 |
3 |
5 |
3 |
4 |
|
|
Причина 2 |
1/3 |
1 |
3 |
3 |
5 |
|
|
Причина 3 |
1/5 |
1/3 |
1 |
1/4 |
2 |
|
|
Причина 4 |
1/3 |
1/3 |
4 |
1 |
4 |
|
|
Причина 5 |
1/4 |
1/5 |
1/2 |
1/4 |
1 |
1 строка: Причина 1 имеет сильное превосходство над Причиной 3 (5), существенное превосходство над Причиной 5 (4), а также легкое превосходство над Причиной 2 и 4 (3).
2 строка: Причина 2 имеет сильное превосходство над Причиной 5 (5), легкое превосходство над Причиной 3 и 4 (3).
3 строка: Причина 3 имеет некоторое преобладание над Причиной 5 (2), а Причина 4 имеет существенное превосходство над Причиной 3 - обратная величина (1/4).
4 строка: Причина 4 имеет существенное превосходство над Причиной 5 (4).
5 строка: попарные сравнения приведены в вышерасположенных строках.
Заполненная матрица М1 (табл. 2) не несет четкой информации и требует дополнительных расчетов. Для этого произведем вычисление значения вектора приоритетов - вычисление главного собственного вектора, который после нормализации становится вектором приоритетов.
При вычислении оценок собственного вектора (ai) проводим расчет, состоящий из нескольких этапов:
Умножить j элементов каждой строки и извлечь корень j-ой степени.
, (1)
где: ai - оценка собственного вектора для i-ой строки;
- значения в матрице для i-ой строки;
1,..., j -число столбцов.
Оценку вектора приоритетов можно получить, нормализуя значения каждой оценки компоненты собственного вектора по строкам (каждое значение оценки компоненты собственного вектора по строкам разделить на сумму этих значений):
, (2)
где: xi - оценка вектора приоритетов для i-ой строки;
- сумма оценок собственного вектора для матрицы.
По условию нормировки и в соответствии с принципом единства измерений, важно, чтобы сумма оценок векторов приоритетов была равна: . Расчеты приведены в табл. 3.
Таблица 3 - Расчет собственного вектора приоритетов для матрицы М1
|
Оценки компонент собственного вектора по строкам (j=5) |
Оценки вектора приоритетов |
|
5. Получение грубой оценки согласованности
Для согласования исходных оценок необходимо рассчитать индекс согласованности (ИС) экспертных оценок, который показывает степень отклонения согласованности. ИС может принимать значения от 0 - при полной согласованности до 1 - при полном отсутствии согласованности. Для улучшения согласованности рекомендуется пересмотр данных, поиск дополнительной информации и возможное избавление от мало значащих факторов.
Отсутствие согласованности является ограничивающим фактором исследования проблем и решения поставленной задачи: ранг матрицы отличен от единицы и она будет иметь несколько собственных значений.
Но, практически, совершенной согласованности достичь невозможно, могут существовать некоторые отклонения от согласованности, которые определены некоторыми пределами: отношение согласованности должно быть меньшее или равно 0,1 (10%), чтобы быть приемлемой. Если для матрицы парных сравнений процентное отношение более, то это свидетельствует о существенном нарушении логичности суждений, допущенном экспертом при заполнении матрицы, поэтому эксперту предлагается пересмотреть данные, использованные для построения матрицы, чтобы повысить согласованность.
Для определения максимального или главного собственного значения лmax обратно симметричной матрицы, используемого для оценки согласованности, отражающей пропорциональность предпочтения, необходимо получить компоненту для расчета индекса согласованности лi. Для этого необходимо определить сумму столбца и перемножить ее на компоненту нормализованного вектора приоритетов соответствующей строки следующим образом: сумма 1-го столбца перемножается на x1, второго - на x2… формула (3):
(3)
Максимальное собственное значение лмах находим как сумму лi:
(4)
Чем ближе значение лmax к значению i, тем более согласован результат. Для всех матриц рассматриваемого случая - обратносимметричных .
Для оценки согласованности суждений эксперта необходимо использовать отклонение величины максимального собственного значения от порядка матрицы. Индекс согласованности рассчитывается по формуле (5):
, (5)
где i - порядок матрицы - количество столбцов (строк) в матрице.
Отношение согласованности (ОС) находят по формуле (6) как отношение индекса согласованности к случайной согласованности (СС), которую можно определить по таблице 4, для чего необходимо знать порядок матрицы.
Таблица 4 - Средние согласованности для случайных матриц разного порядка
|
Порядок матрицы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
… |
|
|
СС |
0 |
0 |
0,58 |
0,90 |
1,12 |
1,24 |
1,32 |
1,41 |
1,45 |
1,49 |
1,51 |
1,48 |
… |
(6)
Для нахождения лmax для матрицы М1 (5х5) вычислим коэффициенты для оценки согласованности по формуле (3) и найдем их сумму:
Максимальное лмах находим по формуле 4:
По формуле (5) вычислим индекс согласованности:
Средняя согласованность (см. табл. 4) для случайных матриц 5 порядка равна 1,12. По формуле (6) вычислим отношение согласованности:
Таблица 6 - Матрица сравнения показателей для М1 (5X5)
|
Причина |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
аi |
xi |
|
|
1 |
1 |
3 |
5 |
3 |
4 |
2,825 |
0,432 |
|
|
2 |
1/3 |
1 |
3 |
3 |
5 |
1,719 |
0,263 |
|
|
3 |
1/5 |
1/3 |
1 |
1/4 |
2 |
0,506 |
0,078 |
|
|
4 |
1/3 |
1/3 |
4 |
1 |
4 |
1,122 |
0,172 |
|
|
5 |
1/4 |
1/5 |
1/2 |
1/4 |
1 |
0,362 |
0,055 |
|
|
? |
6,535 |
1,000 |
||||||
|
л |
0,915 |
1,280 |
1,046 |
1,288 |
0,887 |
|||
|
Максимальное собственное значение |
лmax |
5,416 |
||||||
|
Индекс согласованности |
ИС |
0,104 |
||||||
|
Отношение согласованности |
ОС |
0,093 |
Для нахождения истинного значения вектора приоритетов для всей диаграммы необходимо значение вектора приоритетов для каждой матрицы приравнять к истинному значению вектора приоритетов вышестоящего уровня xi(и).
Для каждой позиции при построении причинно - следственной диаграммы проставляется весовой коэффициент - вектор приоритетов, показывающий значимость. По итогам расчетов, можно сказать, что выстроенные матрицы согласованы для всех уровней (отношения согласованности приемлемы), и построенная диаграмма содержит значимые показатели.
Рассмотренная методика, основанная на нечеткой математике, позволяет удобно, быстро и достаточно объективно производить экспертную оценку альтернатив по отдельным критериям. В отличие от других методов, добавление новых альтернатив существенно не изменяет порядок ранее ранжированных наборов. Периодический анализ полученной диаграммы может использоваться для отслеживания и оптимизирования влияния различных факторов на качество, может позволить выяснить, какие критерии показателей были скорректированы со временем, а на какие необходимо обратить внимание и пересмотреть.
6. Пример
Использование причинно-следственной диаграммы применительно к проблеме несвоевременной задержки в поставке автомобилей.
На процесс доставки автомобилей, так же, как и на производственный процесс, влияет множество причин.
Использование диаграммы Исикавы в совокупности с расчетом, позволяет выявить наиболее существенные факторы и наименее весомые.
Главными факторами, влияющими на задержку являются: само производство, управление, дилерская сеть, предприятие-поставщик и сам процесс доставки готовой продукции. При построении причинно-следственной диаграммы проводим более детальный анализ и определяем вторичные причины, влияющие на главные.
Существует ещё множество факторов, влияющих на выбранный показатель качества, но приведённые причины являются наиболее существенными.
Причинно-следственная диаграмма приведена на рисунке 3.
Около каждого фактора проставлен коэффициент, определяющий его значимость на процесс поставки, определенный по вышеприведенной методике. Причём:
Рис. 3 - Причинно-следственная диаграмма
Сравнение главных причин, влияющих на задержку в поставке автомобилей:
|
М1 |
Производство |
Управление |
Дилерская сеть |
Предприятие-поставщик |
Доставка готовой продукции |
аi |
xi |
|
|
Производство |
1 |
1/2 |
5 |
1/3 |
1/3 |
0,774 |
0,126 |
|
|
Управление |
2 |
1 |
5 |
1/2 |
2 |
1,585 |
0,257 |
|
|
Дилерская сеть |
1/5 |
1/5 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,289 |
0,047 |
|
|
Предприятие-поставщик |
3 |
2 |
5 |
1 |
2 |
2,268 |
0,368 |
|
|
Доставка готовой продукции |
3 |
1/2 |
4 |
1/2 |
1 |
1,246 |
0,202 |
|
|
? |
6,161 |
1,000 |
||||||
|
л |
1,156 |
1,080 |
0,937 |
0,933 |
1,129 |
лmax=5,234; ИС=0,059; ОС=0,052
Сравнение факторов, влияющих на производство
|
М2 |
Т |
КК |
Д |
ОП |
П |
О |
И |
аi |
xi |
xi(и) |
|
|
Техпроцесс |
1 |
4 |
2 |
4 |
2 |
1/3 |
3 |
1,811 |
0,188 |
0,024 |
|
|
Контроль качества |
1/4 |
1 |
2 |
1/4 |
1/5 |
1/5 |
2 |
0,518 |
0,054 |
0,007 |
|
|
Документация |
1/2 |
1/2 |
1 |
2 |
1/5 |
1/7 |
2 |
0,602 |
0,063 |
0,008 |
|
|
Организация производства |
1/4 |
4 |
1/2 |
1 |
1/3 |
1/6 |
5 |
0,754 |
0,078 |
0,010 |
|
|
Персонал |
1/2 |
5 |
5 |
3 |
1 |
1/4 |
5 |
1,733 |
0,180 |
0,023 |
|
|
Оборудование |
3 |
5 |
7 |
6 |
4 |
1 |
5 |
3,853 |
0,400 |
0,050 |
|
|
Инфраструктура |
1/3 |
1/2 |
1/2 |
1/5 |
1/5 |
1/5 |
1 |
0,352 |
0,037 |
0,005 |
|
|
? |
9,623 |
1,000 |
0,126 |
||||||||
|
л |
1,098 |
1,077 |
1,126 |
1,289 |
1,428 |
0,918 |
0,841 |
лmax=7,777; ИС=0,130; ОС=0,098
Сравнение факторов, влияющих на управление
|
М3 |
ОР |
П |
Л |
ФС |
ЮУ |
аi |
xi |
xi(и) |
|
|
Организационные работы |
1 |
1/4 |
2 |
3 |
1/5 |
0,786 |
0,114 |
0,029 |
|
|
Планирование |
4 |
1 |
5 |
5 |
1 |
2,512 |
0,364 |
0,094 |
|
|
Логистика |
1/2 |
1/5 |
1 |
2 |
1/5 |
0,525 |
0,076 |
0,020 |
|
|
Финансовая сфера |
1/3 |
1/5 |
1/2 |
1 |
1/6 |
0,354 |
0,051 |
0,013 |
|
|
Юридические услуги |
5 |
1 |
5 |
6 |
1 |
2,724 |
0,395 |
0,101 |
|
|
? |
6,901 |
1,000 |
0,257 |
||||||
|
л |
1,234 |
0,965 |
1,028 |
0,872 |
1,013 |
лmax=5,511; ИС=0,028; ОС=0,025
Сравнение факторов, влияющих на дилерскую сеть (матрица М4)
|
М4 |
Р |
УП |
ОП |
аi |
xi |
xi(и) |
|
|
Разветвленность |
1 |
1/5 |
2 |
0,737 |
0,179 |
0,008 |
|
|
Условия продажи |
5 |
1 |
5 |
2,924 |
0,709 |
0,033 |
|
|
Организация продаж |
1/2 |
1/5 |
1 |
0,464 |
0,113 |
0,005 |
|
|
? |
4,125 |
1,000 |
0,047 |
||||
|
л |
1,161 |
0,992 |
0,900 |
лmax=3,054; ИС=0,027; ОС=0,046
Сравнение факторов, влияющих на предприятия-поставщики
|
М5 |
КП |
СП |
ПВ |
ОР |
аi |
xi |
xi(и) |
|
|
Качество продукции |
1 |
1/4 |
1/3 |
2 |
0,639 |
0,123 |
0,045 |
|
|
Стабильность поставок |
4 |
1 |
2 |
5 |
2,515 |
0,485 |
0,178 |
|
|
Производственные возможности |
3 |
1/2 |
1 |
5 |
1,655 |
0,319 |
0,117 |
|
|
Опыт работы |
1/2 |
1/5 |
1/5 |
1 |
0,376 |
0,073 |
0,027 |
|
|
? |
5,185 |
1,000 |
0,368 |
|||||
|
л |
1,047 |
0,946 |
1,128 |
0,943 |
лmax=4,064; ИС=0,021; ОС=0,024
Сравнение факторов, влияющих на доставку готовой продукции
|
М6 |
С |
СД |
ТИ |
ТФ |
аi |
xi |
xi(и) |
|
|
Склад |
1 |
1/4 |
1/4 |
1/6 |
0,319 |
0,056 |
0,011 |
|
|
Способ доставки |
4 |
1 |
1/3 |
1/5 |
0,719 |
0,127 |
0,026 |
|
|
Транспортная инфраструктура |
4 |
3 |
1 |
1/4 |
1,316 |
0,232 |
0,047 |
|
|
Транспортные фирмы |
6 |
5 |
4 |
1 |
3,310 |
0,584 |
0,118 |
|
|
? |
5,664 |
1,000 |
0,202 |
|||||
|
л |
0,846 |
1,174 |
1,297 |
0,945 |
лmax=4,262; ИС=0,087; ОС=0,097
Индивидуальное задание
1. Выбрать и проанализировать объект для построения причинно - следственной диаграммы.
2. Построить диаграмму, содержащую от 4 до 8 главных причин.
3. Для каждой главной причины обозначить вторичные причины.
4. Составить ряд матриц (от 5 до 10) для выбранного объекта и каждой из главных причин.
5. Провести расчет и выявить согласованность для каждой матрицы.
6. Сделать вывод о влиянии главных и вторичных причин на объект.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Принципы обеспечения качества. Номенклатура показателей качества продукции. Построение гистограммы, контрольных карт по количественным признакам. Причинно–следственная диаграмма (диаграмма Исикавы). Массив данных наружный диаметр кровельного самореза 8мм.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 10.01.2016Статистическая обработка результатов измерений; среднее арифметическое, квадратичное, дисперсия. Определение параметров выборки: закон трех сигм, гистограмма, контрольные карты, диаграмма Исикавы. Применение инструментов качества при изготовлении диванов.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.10.2014Назначение диаграмм сравнения - в графическом сопоставлении показателей (на примере энергетики). Принцип построения столбиковых и точечных диаграмм, и диаграмм в виде правильных геометрических фигур. Основное назначение и виды структурных диаграмм.
контрольная работа [3,5 M], добавлен 05.08.2010Расчет выборочных параметров ряда. Построение диаграммы накопленных частот и гистограммы выборки. Линейная диаграмма исходного временного ряда. Его аналитическое выравнивание с помощью линейной функции, статистические показатели и прогнозирование.
курсовая работа [1006,5 K], добавлен 22.01.2015Диаграмма рассеивания и подтверждение гипотезы о линейной зависимости, криволинейной связи по заданным статистическим данным с помощью пакета "Excel". Построение корреляционного поля, матрицы, определение параметров линейной связи. Модель Кобба-Дугласа.
контрольная работа [153,8 K], добавлен 26.06.2009Основоположник графического метода в статистике коммерческой деятельности - У. Плейфейр. Виды и формы графических методов изображений. Круговая диаграмма, ее назначение и элементы. Состав и цифровая часть таблиц. Типы и понятия схем, их функции.
практическая работа [201,7 K], добавлен 14.12.2014Изучение теоретических аспектов применения статистических методов. Изучение применения статистических методов для обеспечения качества на производстве. Анализ управления качеством на примере материала пенобетон. Особенности приемочного контроля.
курсовая работа [799,8 K], добавлен 15.05.2023Особенности оценки объекта недвижимости методом сравнения, капитализации доходов, затратным методом. Итоговые величины рыночной, ликвидационной стоимости объекта оценки. Имущественные права на объект оценки. Анализ рынка недвижимости исследуемого региона.
курсовая работа [950,7 K], добавлен 13.02.2016Анализ рынка коммерческой недвижимости. Факторы, влияющие на стоимость объекта оценки. Оценка недвижимого имущества (на примере производственно-складской базы) методом сравнения продаж, прямого сравнения арендных ставок и методом капитализации доходов.
дипломная работа [134,1 K], добавлен 07.07.2010Понятие земельного участка и методов оценки его рыночной стоимости. Сущность принципов оценки: полезности, спроса, предложения, замещения, ожидания и соответствия. Содержание этапов процедуры оценки. Отличия общепринятых подходов в оценке участка.
курсовая работа [37,5 K], добавлен 25.01.2014Разработка проекта выполнения строительных работ в установленные сроки и по сокращенному варианту строительства объекта. Определение внутренних резервов финансирования и поиск оптимальных путей их использования. Сетевой график проекта и диаграмма Ганта.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 15.06.2009Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.
лекция [23,7 K], добавлен 13.02.2011Ряды распределения, их характеристики. Расчет показателей ряда динамики и индекса сезонности. Средний процент выполнения плана по выпуску продукции. Разница статистических характеристик генеральной и выборочной совокупности. Предельная ошибка доли.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 15.12.2014Методика формирования анкеты для опроса потребителей чая, выяснение их предпочтений. Основные показатели качества исследуемой продукции и принципы его оценки. Порядок разработки, а также анализ диаграмм Парето и Исикавы на основе полученных данных.
контрольная работа [135,0 K], добавлен 30.06.2014Классификация методов экономического анализа. Применение статистических (формализованных) методов для предварительной и общей оценки хозяйственной деятельности. Метод бухгалтерского и финансового анализа. Экономико-математические и эвристические методы.
лекция [40,1 K], добавлен 27.01.2010Методика ранжирования данных по размеру ОФ и их группировки. Расчет равновеликого интервала группировки. Определение средних затрат времени на продукцию предприятия в базисном и отчетном годах. Характер взаимосвязи цепных и базисных темпов роста.
контрольная работа [51,9 K], добавлен 14.10.2009Характеристика объектов оценки. Оценка объектов недвижимости затратным подходом. Оценка методом капитализации дохода. Оценка методом сравнения продаж. Согласование результатов оценки. Технология строительного производства.
дипломная работа [611,8 K], добавлен 02.07.2006Сбор исходных статистических данных. Расчет характеристик экспериментальных данных. Характеристики среднего положения измеренных значений. Распределение статистических данных. Построение и анализ контрольных карт средних арифметических и размахов.
курсовая работа [146,8 K], добавлен 17.10.2013Оценка претендентов на должность и выбор целевого претендента методом анализа иерархий. Выполнение попарных экспертных сравнений элементов каждого уровня иерархий. Определение вектора приоритетов и индексов согласованности. Выбор оптимальной альтернативы.
контрольная работа [263,8 K], добавлен 02.02.2016Основные приемы и методы обработки и анализа статистических данных. Исчисление арифметической, гармонической и геометрической средних величин. Ряды распределения, их основные характеристики. Методы выравнивания рядом динамики. Система национальных счетов.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 24.10.2014
