вується в разі застосування інших статистичних методів: при побудові причинно-наслідкових діаграм, діаграм Парето, гістограм і контрольних карт. p align="justify"> Розглянемо форму причинно-наслідкового діаграми на рис. 4 (вона називається ще В«риб'ячий скелетВ» або діаграма Ісікава). p align="justify"> Причинно-наслідковий діаграма використовується, коли потрібно дослідити і зобразити можливі причини певної проблеми. Її застосування дозволяє виявити і згрупувати умови і фактори, що впливають на дану проблему. br/>В
а) приклад умовної діаграми, де: 1 - фактори (причини), 2 - велика В«кісткаВ»; 3 - мала В«кісткаВ», 4 - середня В«кісткаВ», 5 - В«хребетВ»; 6 - характеристика (результат).
В
б) приклад причинно-наслідкового діаграми факторів, що впливають на якість продукції.
Рис. 4 Приклади причинно-наслідкового діаграми. br/>
Порядок складання діаграми:
. Вибирається проблема для вирішення - В«хребетВ». p align="justify">. Виявляються найбільш істотні фактори і умови, що впливають на проблему - причини першого порядку. p align="justify">. Виявляється сукупність причин, що впливають на істотні фактори та умови (причини 2 -, 3 - і наступних порядків). p align="justify">. Аналізується діаграма: фактори і умови розставляються за значимістю, встановлюються ті причини, які в даний момент піддаються коригуванню .. p align="justify">. Складається план подальших дій. p align="justify"> Діаграма розкиду (розсіювання) застосовується для виявлення залежності (кореляції) одних показників від інших або для визначення ступеня кореляції між n парами даних для змінних x і y:
(x1, y1), (x2, y2) , ..., (Xn, yn). br/>
Ці дані наносяться на графік (діаграму розкиду), і для них обчислюється коефіцієнт кореляції за формулою
В В В В
де
коваріація;
стандартні відхилення випадкових змінних x і у;
n - розмір вибірки (кількість пар даних - хi і уi);
і - середньоарифметичні значення хi і уi cоответственно.
Розглянемо різні варіанти діаграм розкиду (або полів кореляції) на рис. 5:
В
Рис. 5 Варіанти діаграм розкиду
У разі:
а) можна говорити про позитивну кореляцію (із зростанням x збільшується y);
б) проявляється негативна кореляція (із зростанням x зменшується y);
в) при зростанні xy може як зростати, так і зменшуватися, говорять про відсутність кореляції. Але це не означає, що між ними немає залежності, між ними немає лінійної залежності. Очевидна нелінійна (експоненціальна) залежність представлена ​​і на діаграмі розкиду г). p align="justify"> Коефіцієнт кор...
