Statistická kontrola jakosti - NSTP013

• Anglický název: Statistical Quality Control
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2018
• Semestr: letní
• E-Kredity: 3
• Rozsah, examinace: letní s.:2/0, Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: zrušen
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc.
• Kategorizace předmětu: Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Záměnnost : NMST541
• Je korekvizitou pro: NSTP164
• Je neslučitelnost pro: NSTP012

Anotace

čeština

Statistická kontrola procesů "on line" (postup Shewartův, CUSUM, EWMA ), bayesovský přístup a jeho zobecnění. Statistická kontrola jakosti "off line ": detekce změny strukturálních parametrů v modelu parametru polohy, v regresním modelu, v modelu autoregrese apod., rozdělení extrémů. Základní postupy přejímky srovnáváním: přejímka izolovaných dodávek, přejímka pro plynulou výrobu, občasná přejímka. Základní postupy přejímky pro jednorozměrná i vícerozměrná data, případy normálně i jinak rozdělěných dat. Předpoklady: základní kurz pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Poslední úprava: T_KPMS (11.05.2012)

angličtina

On-line statistical process control (Shewart CUSUM and EWMA control charts). Off-line statistical process control (detection of changes of parameters in the location model, in the model of linear regression and in the autoregression model, distribution of extremes). Sampling plans for inspection by attributes (case of isolated lots, continuous production, intermittent control). Sampling plans for inspection by measurement for univariate and multivariate data (normally and not normally distributed data). Requirements:basics of probability and statistics.

Poslední úprava: T_KPMS (11.05.2012)

Cíl předmětu

čeština

Studenti se seznámí s on-line a off-line přístupem užívaným v stochastické kontrole kvality a s metodami statistické přejímky. Pozornost se soustředí jak na matematické základy tak na jejich implementaci v evropských normách.

Poslední úprava: G_M (05.06.2008)

angličtina

The students will acquaint with the on-line and off-line stochastic approach to the quality control and with the methods of statistical sampling. Aside mathematical methods there will be discussed but also also their implementation in European norms.

Poslední úprava: G_M (05.06.2008)

Literatura

Státní normy z oblasti řízení jakosti, zejména

ČSN 01 02 65, Statistická regulace

ČSN ISO 78 70, Regulační diagramy

ČSN 010254, Statistická přejímka srovnáváním

Sarkadi-Vincze,J.: Mathematical Methods of Quality Control

Beljajev,Ju., Solovjev, V. M.: Vyboročnyj metod kontrolja kačestva

Poslední úprava: Zakouřil Pavel, RNDr., Ph.D. (05.08.2002)

Metody výuky

čeština

Přednáška.

Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

angličtina

Lecture.

Poslední úprava: G_M (27.05.2008)

Sylabus

čeština

1. Statistická kontrola procesů "on line"

(Shewartův postup, CUSUM postup, EWMA postup),

bayesovský přístupk problému a jeho zobecnění.

2. Statistická kontrola jakosti "off line ":

detekce změny strukturálních parametrů v modelu parametru polohy, v regresním modelu,

v modelu autoregrese apod., rozdělení extrémů.

3. Základní postupy přejímky srovnáváním:

přejímka izolovaných dodávek, přejímka pro plynulou výrobu, občasná přejímka.

4. Základní postupy přejímky pro jednorozměrná i vícerozměrná data,

případ normálně rozdělených dat, postupy pro jinak než normálně rozdělená data.

Poslední úprava: T_KPMS (07.05.2004)

angličtina

1. On-line statistical process control (Shewart control charts, CUSUM control charts, EWMA control charts).

2. Off-line statistical process control (detection of changes of parameters in the location model,

detection of changes of parameters in the model of linear regression, detection of changes

of parameters in the autoregression model, distribution of extremes).

3. Sampling plans for inspection by attributes (case of isolated lots, continuous production,

intermittent control).

4. Sampling plans for inspection by measurement for univariate and multivarialte data

(normally distributed data, not normally distributed data).

Poslední úprava: T_KPMS (14.05.2004)

Vstupní požadavky

čeština

Náhodné veličiny a vektory, a jejich charakterizace; konvergence v distribuci, v pravděpodobnosti a skoro jistě; centrální limitní věta; podmíněná hustota a podmíněná středná hodnota.

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (04.06.2018)

angličtina

Random variables and vectors and their characterizations; convergence in distribution, in probability and almost surely; central limit theorem; conditional density and conditional expectation.

Poslední úprava: Antoch Jaromír, prof. RNDr., CSc. (04.06.2018)