Statistiskās metodes - kas tas ir? Statistiskās metodes lietošana

достаточно подробно изложены в отечественной литературе. Statistiskās metodes datu analīzes ir izklāstīti detalizēti padomju literatūrā. Krievijas uzņēmējdarbības prakse, tikmēr, ir tikai daži no tiem. Apsveriet dažus turpmāku statistisko apstrādi.

Pārskats

. Praksē, iekšzemes uzņēmumiem tiek izplatīti galvenokārt statistikas kontroles metodes. Ja mēs runājam par regulējumu procesa, tas ir reti atzīmēts. предусматривает, что на предприятии формируется группа из специалистов, которые имеют соответствующую квалификацию. Statistisko metožu izmantošana paredz, ka uzņēmums ir izveidots no ekspertu grupas, kas ir kvalificēts.

vērtība

Saskaņā ar ISO Ser prasībām. 9000, piegādātājam ir jānosaka nepieciešamība statistikas metodēm, kas tiek lietotas attīstības, vadības un pārbaudes spējas ražošanas procesu un produktu specifikācijas. Izmantotās metodes ir balstītas uz varbūtības teoriju un matemātiskos aprēķinus. могут внедряться на любом этапе жизненного цикла изделия. Statistiskās metodes datu analīzes var ieviest jebkurā posmā produkta dzīves cikla laikā. Tie nodrošina izvērtēšanas un apsvēršanas pakāpi neviendabīgumu produktu vai mainīgums tās īpašības attiecībā uz noteiktajiem nominālajiem vai vēlamajām vērtībām, kā arī mainīgumu procesa tās izveidošanas. приемы, посредством которых можно с заданной точностью и достоверностью судить о состоянии явлений, которые исследуются. Statistiskās metodes - tā viltības, ar kuru palīdzību jūs varat ar doto precizitāti un uzticamību, lai spriestu stāvokli parādību, kas tiek izmeklēta. Tie ļauj prognozēt šos un citus jautājumus, izstrādāt optimālus risinājumus, balstoties uz pētījumu par faktisko informāciju, tendencēm un modeļiem.

Fields lietošanas

: Galvenās jomas, kurās statistikas metodes ir plaši izplatīta - ir:

1. Regula par tehnoloģisko procesu.
2. Pieņemšana produktiem. . No statistikas metožu tajā laikā kvalitāte.
3. Izmeklēšana par stabilitāti un precizitāti tehnoloģisko operāciju.
4. Aprēķināšana uzticamību un tā pārbaudi.

Prakse attīstīto valstu

база, обеспечивающая создание продукции с высокими потребительскими характеристиками. Statistiskās metodes - sistēma, kas nodrošina produktu radīšanu ar augstu patērētāju īpašības. Šīs metodes tiek plaši izmantotas rūpnieciski attīstītajās valstīs. Statistikas metodes - ir, faktiski, garantijas saņēma produktus patērētājiem, attiecīgās likumā noteiktajām prasībām. Par lietošanu pierādītu rūpniecības Japānā efekts. Viņi palīdzēja sasniegt augstākā līmeņa ražošanas šajā valstī. Gadu ārvalstu pieredzi rāda, cik efektīvi šos paņēmienus. Jo īpaši, tas ir zināms, ka Hewlelt Packard Company, piemērojot statistikas metodes, varēja vienā no gadījumiem samazināt skaitu laulības pēdējā mēneša laikā no 9 000 līdz 45 vienībām.

sarežģītība īstenošanas

показателей. Iekšzemes praksē pastāv vairāki šķēršļi izmantot statistikas metodes, lai pētītu rādītājus. Grūtības rodas sakarā ar:

1. Trūkums vairums ekspertu un biznesa līderiem atbilstoša izpratne par dabu un nozīmi paņēmienu, izprast nozīmi pārveidošanu un informācijas izmantošanu.
2. Nezināšana gan statistikas metodēm un to pielietošanu.
3. Pieredzes trūkums vairums ekspertu ārstēšanā empīrisko informāciju.
4. Neuzticēšanās ticamības rezultātiem.
5. No skaidrs, cilvēkam lasāmā trūkums neiesaistot matemātisko aparātu priekšrocības.

attīstības programma

Jāsaka, ka definīcija vajadzībām dažādās statistikas metodēm kvalitāti, izvēli, izstrādājot īpašas metodes ir diezgan sarežģīts un laikietilpīgs darbs jebkuram iekšzemes uzņēmumam. Lai efektīvi īstenotu, ir ieteicams, lai izstrādātu īpašu ilgtermiņa programma. Tam būtu jānodrošina veidošanās dzīves, kuras uzdevumos ietilps organizāciju un metodisko vadību piemērojot statistikas metodes. Programmai jānodrošina ar atbilstošiem tehniskajiem līdzekļiem, apmācību, nosaka sastāvu ražošanas problēmas, kas jārisina, izmantojot izvēlēto metodes. Apgūt ieteicams sākt ar visvairāk vienkāršu pieeju. производством. Piemēram, jūs varat izmantot zināmas elementāras statistikas metodes ražošanas vadību. Pēc tam, tas ir ieteicams, lai pārslēgtos uz citām metodēm. Piemēram, tas var būt dispersijas analīze, selektīvs datu apstrāde, procesu kontrole, izpēte un plānošana faktoriālo eksperimentu un tā tālāk.

klasifikācija

разные приемы. Statistikas metožu izmantošanu ekonomikas analīzē ir dažādas metodes. Jāsaka, ka ir diezgan daudz no tiem. Tomēr vadošais speciālists šajā jomā kvalitātes vadības Japānā K. Ishikawa iesaka izmantot septiņas galvenās metodes:

1. Pareto diagrammas.
2. Grupēšana informāciju par vispārējiem pamatiem.
3. Kontrolsarakstus.
4. Cēlonis un seku diagrammas.
5. Histogrammas.
6. Kontrolsarakstus.
7. izkliedes diagramma.

Sekojot savu pieredzi pārvaldības jomā, Ishikawa saka, ka 95% no visiem jautājumiem un problēmām uzņēmumā var atrisināt, izmantojot šos septiņus pieejas.

Pareto diagramma

базируется на определенном соотношении. Šī metode statistikas datiem, pamatojoties uz noteiktu koeficientu. To sauc par "Pareto princips". Pēc viņa teiktā, 20% no iemesliem ir 80% efektus. Pareto diagramma vizuālā un saprotamā veidā parāda relatīvo ietekmi katrā gadījumā, uz kopīgu problēmu dilstošā secībā. Šo efektu var izmeklēt uz summu zaudēšanas defektu, ko izraisījis katru cēloni. Relatīvais efekts ir redzams slejās uzkrāto kumulatīvās iedarbības faktoriem līniju.

Cēloniska diagramma

Mācījusies problēmu parasti atainojums formā horizontālu līniju bultiņas, un nosacījumus un faktorus, kas tieši vai netieši ietekmē to - kā tiecas. Kad ēka ir jāuzskata, pat šķietami nenozīmīgas apstākļi. Tas ir saistīts ar to, ka praksē ļoti bieži ir gadījumi, kad problēmas risinājumu, ir paredzētas, izņemot pāris, šķietami nenozīmīgi, faktors. Iemesli, kas ietekmē pamata fakti (pirmās un nākamās pasūtījumu) attēlots uz diagrammas horizontālajām īso bultiņām. Detalizēta shēma izpaudīsies par skeletu zivīm.

grupēšanas informācija

используется для упорядочения множества показателей, которые были получены при оценке и измерении одного или нескольких параметров объекта. Šī ekonomiskā-statistikas metode tiek izmantota, lai pasūtītu daudzveidību rādītāji, kas iegūti, novērtējot un mērot vienu vai vairākus parametrus objektu. Parasti šāda informācija ir formā nekārtīgas secības vērtībām. Tas var būt lineāras izmēri sagatavju, kušanas temperatūra, cietība no materiāla, kuru skaits defektu un tā tālāk. Pamatojoties uz šādu sistēmu, ir grūti izdarīt secinājumus par to īpašībām, produkta vai procesa tās izveidošanas. Organizēt izmantojot līniju diagrammas. Tie skaidri parāda novērotos parametrus noteiktu laiku izmaiņas.

kontrolsaraksts

Parasti tas tiek attēlots kā frekvenču sadalījuma tabulas ierakstu no izmērītās vērtības objekta parametriem atbilstošos intervālos. Kontrolsaraksti ir sastādīts atkarībā paredzētajam mērķim no pētījuma. Vidējā klase rādītāju vērtības tiek sadalīta pastāvīgu intervālu. To skaits ir izvēlēts parasti ir vienāds ar kvadrātsakni skaita veikto mērījumu. Veidlapa būtu viegli izvairīties no problēmas, aizpildot, lasot, pārbaudi.

joslu diagramma

Tas tiek piedāvāts kā pastiprināts daudzstūris. Viņš ilustrē mērīšanas rādītāju izplatīšanu. Uzstādītie vērtību diapazons ir sadalīta vienādos intervālos, kas atradīsies uz horizontālās ass. Katram intervālu taisnstūris ir veidots. Tās augstums ir vienāds rašanās biežumu vērtību kādā noteiktā laika periodā.

izkliedes zemes gabalu

Tos izmanto, pārbaudot hipotēzi par attiecībām starp diviem mainīgajiem. Šis modelis ir veidots šādi. Uz horizontālās ass apzīmē vērtību viena parametra, ordinātu - citu rādītāju. Tā rezultātā, diagrammas parādās punktu. Šie soļi ir jāatkārto visiem mainīgajiem. Piedaloties korelācijas attiecību jomā ir paplašināta, un virziens būs nesakrīt ar virzienu ordinātu. Ja funkcija nav pieejama, tas ir viens no paralēlajām asīm vai būs apļveida forma.

kontrolsarakstus

Tos izmanto vērtēšanas procesā noteiktā laika periodā. Veidošanās kontrolsarakstus, pamatojoties uz šādiem pieņēmumiem:

1. Visi procesi atšķiras no dotajiem parametriem laika gaitā.
2. Nestabils notikumu gaita nebija nejauši atšķiras. Nonrandom novirze akts ārpus robežām aprēķināto ierobežojumiem.
3. Noteiktas izmaiņas var prognozēt.
4. Stabils process dažkārt var novirzīties un aprēķinātās robežas.

Lietojums praksē Krievijas uzņēmumu

Jāsaka, ka iekšzemes un ārvalstu pieredze rāda, ka visefektīvākā metode, statistiskās novērtēšanas stabilitāti un precizitāti iekārtu un tehnoloģisko procesu, izstrādājot aktus kontrolsarakstus. Šī metode tiek izmantota arī regulēšanai industriālo darbību, izpētes potenciālo iespējas ražošanas jaudu. Veidojot kartes jums ir nepieciešams, lai izvēlētos studiju iespēju pareizi. Ieteicams dot priekšroku tiem rādītājiem, kas ir tieši attiecināmas uz produkta galamērķi, to var viegli izmērīt, un kas var ietekmēt caur regulatīvo procesu. Ja šī izvēle ir grūti vai nav pamatota, jūs varat novērtēt vērtības korelē (saistīti) ar kontrolētiem parametriem.

nianses

Ja mērīšanas parametri ar precizitāti, kas nepieciešama, lai kartēšanu kvantitatīvo kritēriju, ekonomiski vai tehniski nav iespējams izmantot alternatīvu zīmi. šie noteikumi ir saistīti ar viņu, kā "laulības" un "defektu". Pēdējais attiecas uz katru atsevišķu produktu neatbilstību ar noteiktajām prasībām. Braka sauc produktus, kuru nodrošināšana nav atļauts patērētājiem, jo klātbūtni defektiem tajā.

funkcijas

Katram kartes veids ir sava specifika. Ir jāņem vērā, izvēloties tos konkrētā lietā. Maps kvantitatīviem kritērijiem, tiek uzskatīti par jutīgāki apstrādāt variācijas nekā tiem, kas izmanto alternatīvās rakstzīmes. Tomēr bijušais ir vairāk darbietilpīgs. Tos izmanto, lai:

1. process debugging.
2. Vērtēšana tehnoloģiju ieviešanas iespējas.
3. Pārbaudiet precizitāti aprīkojumu.
4. Noteikšana uzņemšanas.
5. Salīdzinājumi vairāku pieņemamā veidā, lai radītu produktu.

papildus

Ja process traucējums, kas raksturojas ar ofseta vidējo vērtību, kas regulējams parametrs, tas ir nepieciešams, lai izmantotu X-karti. Ja ir pieaugums izkliedējot vērtībām ir jāizvēlas vai S-R modelis. Tas tomēr ir jāņem vērā vairākas funkcijas. Jo īpaši, izmantojot S-kartes ļaus precīzāk un ātrāk uzstādīt nesaskaņām procesu nekā R modeļiem ar tādu pašu paraugu izmēriem. Taču būvniecība uz pēdējo neprasa sarežģītus aprēķinus.

secinājums

Kvantitatīvās analīzes metodes ļauj izpētīt ekonomiskos faktorus, kas ir atrodami kvalitātes novērtēšanas laikā, telpā un dinamiku. Ar viņu palīdzību, jūs varat veikt prognozētos aprēķinus. Par statistiskās metodes ekonomiskajā analīzē neietver metodes, lai novērtētu to cēlonību ekonomisko procesu un notikumu, noteikt daudzsološus un neizmantotas rezerves pieaugumu produktivitātes aktivitātēm. Citiem vārdiem sakot, skaits uzskata pieejām nav iekļauti faktoriālo metodes.