Методическая погрешность данных.
Методическая погрешность данных для покупателя будет тем больше, чем длительнее период, избранный для оценки.
Определение интенсивности отказов по этапам обработки данных в производстве принято называть «прогнозированием отказов».
Опубликовано множество методик прогнозирования, включая так называемое «индивидуальное прогнозирование» т.е. предсказание отказа в одном объекте по итогам измерений его диагностических признаков. Распространено мнение о существовании «потенциально ненадежных» объектов, которые можно выявить заранее, создаются методики и средства для выбраковки этих самых «нехороших» единиц.
Приходится подчеркивать разницу между научно обоснованным прогнозированием, т.е. расчетом квантилей F(t), и гаданием. К примеру, демограф рассчитывает достаточно точно число свадеб, но говорить девушкам об их судьбе, используя любые сведения о них, несовместимо ни с теорией, ни со здравым смыслом.
На вероятностном графике могут быть представлены и функция F(t), определяемая по производственным и эксплуатационным данным и экспоненциальная функция f(t) для перевода мер в удобную для заказчика форму.
Однако, надо учитывать, что экспоненциальная функция f(t) имеет постоянный наклон к осям: за время 0,1Тср отказывает всегда десятая доля партии N0. Покупателю не интересен объем N0, он ориентирован на объем, предъявленный на реализацию и, особо, на объем своей выборки – т.е. единицы, которые он купил. Предположим, за период производства отказало половина изделий, эксплуатация начнется с момента П. Из 100 ед. отказало 50 ед., до момента Стр. – еще 13.
Разместить у себя на ресурсе или в ЖЖ:
На любом форуме в своем сообщении:
Комментирование закрыто.