Статистические методы

План 

Введение 

1. Статистические  методы 

1.1 Место статистических  методов в общей системе управления  качеством 

1.2 Семь простых инструментов качества 

1.3 Понятие экономических  рядов динамики 

1.4 Правила построения  рядов динамики 

1.5 Смыкание рядов  динамики 

2.1 Задача 

Заключение  

Список используемой литературы 

Приложения 

 Введение  

С незапамятных времён человечество осуществляло учёт многих сопутствующих его жизнедеятельности  явлений и предметов и связанные  с ним вычисления. Люди получали разносторонние, хотя и различающиеся полнотой на различных этапах общественного развития, данные, учитывавшиеся повседневно в процессе принятия хозяйственных решений, а в обобщённом виде и на государственном уровне - при определении русла экономической и социальной политики и характера внешнеполитической деятельности. 

Руководствуясь соображениями  зависимости благосостояния нации  от величины создаваемого полезного  продукта, интересов стратегической безопасности государств и народов - от численности взрослого мужского населения, доходов казны - от размеров налогооблагаемых ресурсов и т.д., издавна  отчётливо осознавалась и реализовывалась  в форме различных учётных  акций потребность в данных об объёмах производства продукции, о  численности мужчин, способных носить оружие, и других категориях населения, о ремёслах, путях сообщения, земельных угодьях и их качестве, поголовье рабочего и продуктивного скота, сырьевых ресурсах и других источниках доходов. По мере углубления общественного разделения труда, роста его производительности, развития производственных отношений происходило увеличение числа учитываемых параметров в производственной и социальной сферах, устанавливались связи их внутрихозяйственного, регионального и общегосударственного уровней. 

Несколько позднее  появилась практическая потребность  в расчёте показателей, характеризующих  доходность хозяйств и производств, производительность труда, вооружённости  его техническими средствами и степень  сложности, затраты на производство продукции и отдельных их элементов  и т.д. С учётом достижений экономической  науки стал возможен расчёт показателей, обобщенно характеризующих результаты воспроизводственного процесса на уровне общества: совокупность общественного  продукта, национального дохода, валового национального продукта. В целях  сознательного поддержания определённой пропорциональности, необходимой для  оптимизации темпов экономического роста, стали разрабатываться отраслевой и территориально-отраслевой срезы  показателей воспроизводственного процесса. 

Всю перечисленную  информацию в постоянно возрастающих объёмах предоставляет обществу статистика, являющаяся, как следует  из вышесказанного, необходимой принадлежностью  государственного аппарата. Как любая  наука, статистика имеет свой предмет  исследования и свои специфические  методы. Предметом статистики служит количественная сторона массовых явлений  любой области в неразрывной  связи с их качественным содержанием. При этом количественное выражение  закономерностей развития этих явлений  осуществляется с учетом конкретных условий места и времени. Череда изучаемых массовых явлений как  предмета статистики с течением времени  возрастает.  

Ясно, что характеристики индивидуальных элементов не могут  быть полностью (иногда и вообще) выведены из характеристики других элементов. Например, численность, состав, структура рабочих  или номенклатура и объем производимой продукции как характеристики некоторого промышленного предприятия не могут  быть получены на основании аналогичных  характеристик других предприятий. Однако, исходя из закономерностей  развития производства для однородных предприятий, разрабатываются и  применяются соответствующие нормы  и нормативы (например, штатные расписания, нормы расхода материала). В определенном смысле, говоря о статистике, приходится иметь в виду бесконечные ряды цифр, связанных в таблицы, изображенных на графиках, картограммах. Однако статистика создает тот фундамент точных и бесспорных фактов, который необходим  для и теоретических и практических целей. Данные статистики вскрывают  новые факты, еще не изученные  и не объясненные теоретически. Эти  факты могут служить толчком  для новых теоретических обобщений, для углубления обогащения теории изучаемых  явлений. В настоящее время статистические приемы и методы практически применяются  в любой науке. Они включают в  себя методы оценки качества, дисперсионный  анализ, регрессионный анализ, корреляционный, но более подробно в своей курсовой я остановилась на анализе временных рядов показателей. 

Тут же на практике я  покажу, как можно построить динамический ряд с помощью электронной  таблицы Microsoft Office Excel и произвести все надлежащие вычисления, построения графиков с помощью этой программы. 

1. Статистические  методы 

1.1 Место статистических  методов в общей системе управления  качеством 

Управление качеством  продукции в любой сфере непосредственно  связано с принятием правильных грамотных решений. Грамотные решения  невозможно принимать не владея методами оценки выборки и качества. Статистические методы позволяют, оценивая выборочные данные, распределить результаты исследований на всю совокупность единиц изучаемого объекта. Для изучения статистических методов требуется знание основ теории вероятности и математической статистики. 

Качество - Совокупность свойств и признаков продукции  или услуги, которые влияют на их способность удовлетворять установленные  или предполагаемые потребности (по ГОСТ Р 50779-11-200) 

Управление качеством - методы и виды деятельности оперативного характера, которые используют для  выполнения требований к качеству. ИСО 8402 

Статистическое управление качеством - та часть управления качеством, в которой применяют статистические методы. (согласно ГОСТ Р 50779-11-2000) 

Концепция управления качеством предполагает рассмотрение каждого этапа жизненного цикла  изделия с позиции обеспечения  и поддержания требуемого уровня качества. Вариабельность свойств объекта  на различных этапах оказывает существенное влияние на его качество. Статистические методы позволяют проводить измерения  и анализ вариация с целью их сокращения, и таким путём обеспечивают снижение дефектности продукции до приемлемого  уровня.  

Стандарт ИСО утверждает, что правильное применение статистических методов имеет важное значение для проведения управляющих воздействий при анализе рынка, проектировании продукции, прогнозировании долговечности и срока службы, изучении средств регулирования процессов, определении уровней качества в планах выборочного контроля, оценки эксплуатационных характеристик, улучшении качества процессов, оценке безопасности анализа рисков. 

Используя статистические методы, можно своевременно выявлять проблемы, связанные с качеством: обнаружить нарушение процесса до того, как произошёл выпуск дефектных  изделий. В значительной мере статистические методы позволяют установить и причины  нарушений. 

Системный подход к  процедуре принятия решений - надо или  не надо вмешиваться в процесс, а  если надо, то на каком уровне, основанный на теории вариабельности, называют статистическим мышлением. При этом речь идёт не только о производственном процессе, но и  принятии решений на всех уровнях  организации, как оперативных или  тактических, так и стратегических.  

Статистический контроль качества - концепция, базирующаяся на систематическом применении методов  математической статистики. В.Н. Клячкин  «статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии»  

Одним направлением использования статистических методов  стал выборочный контроль готовой продукции. 

Выборочный контроль - проверка продукции и услуги с  использованием выборок (ГОСТ 50779-11-2000) 

Выборка - одна или  несколько выборочных единиц, взятых из генеральной совокупности, и предназначенных  для получения информации о ней (п. 4.2 ГОСТ 50779.10) 

Другое направление - обеспечение стабильности процессов  на основе контрольных карт. 

Современные тенденции  менеджмента качества нашли отражение  в последней версии стандартов ИСО  серии 9000. В них сформулированы 8 принципов менеджмента качества, один из которых - «принятие решений, основанных на фактах. Эффективные  решения основываются на анализе  данных и информации» сбор необходимой  информации, её обработка и анализ с целью принятия эффективных  решений возможны только с использованием статистических методов. 

Стремление к всё  более полному удовлетворению требований потребителя направлено на проведение постоянных улучшений. Необходимость  снижения потерь привела к созданию новой концепции «шесть сигм». Обеспечение  уровня дефектности лишь в три-четыре несоответствия на миллион изделий - эта тенденция к достижению мирового уровня качества не может быть реализована  без активного применения всей совокупности современных статистических инструментов. 

1.2 Семь простых инструментов качества 

К простым инструментам качества относятся: 

· Контрольные листки 

· Гистограммы качества 

· Причинно-следственные диаграммы 

· Диаграммы Парето 

· Диаграммы рассеяния 

· Стратификация (расслоение) данных 

· Контрольные карты 

Эти инструменты  предназначены для анализа и  контроля качества непосредственно  на рабочем месте и ориентированы  на работников, не имеющих специального образования: они оформляются вручную  в основном на специальных бланках. Несмотря на простоту применения, эти  методы могут обеспечить решение  большинства проблем, связанных  с обеспечением качества производимой продукции. 

Контрольные листки предназначены для сбора данных о качестве. В них заносится  информация о контролируемом показателе, или дефектах изделия, или о причинах дефектов… 

Часто контрольный  листок является источником информации для применения других инструментов качества: гистограммы качества, диаграммы  Парето, контрольной карты. 

Гистограмма строится, как правило, на основе контрольного листка для регистрации распределения  контролируемого параметра. В частности, для контрольного листка, приведённого в приложении, построена гистограмма. Она показывает частоту попадания  значений контролируемого параметра  и позволяет увидеть некоторые  важные закономерности. 

Причинно-следственная диаграмма или "рыбий скелет", предложенная К. Исикавой, показывает связь между показателем качества (следствием) и воздействующими на него факторами (возможными причинами дефектов) 

В начале выбирается показатель качества, который необходимо проанализировать, и определяются главные  причины (факторы), влияющие на этот показатель (большие кости на "рыбьем скелете" см. приложение) для каждой главной причины выявляются вторичные факторы, оказывающие на неё влияние (средние кости). Далее определяются третичные факторы (подфакторы), оказывающие влияние на вторичные факторы (мелкие кости). 

Диаграмма Парето предназначена  для выявления причин появления  немногочисленных существенно важных дефектов; часто можно устранить почти все потери, сосредоточив усилия на ликвидации именно этих причин и отложив пока рассмотрение причин, приводящих к остальным многочисленным, но не слишком существенным дефектам. Это следует из принципа Парето, который применительно к вопросам дефектности может быть сформулирован так: подавляющее число дефектов и связанных с ним потерь (примерно 80%) возникает из-за относительно небольшого числа причин (20%). 

По результатам  деятельности диаграмма Парето отражает дефекты, рекламации, срывы сроков поставок, несчастные случаи и т.д. По причинам проблем, возникающих в ходе производства, диаграмма используется для выявления  наиболее важной из них: квалификации рабочего, качества оборудования, вида сырья, поставщика, условий производства…  для построения диаграммы вначале  надо выяснить, какую проблему необходимо исследовать, какие данные собрать, как эти данные классифицировать. Затем готовится и заполняется  контрольный листок. На основе контрольного листка оформляется бланк для  построения диаграммы, в котором  факторы сортируются в порядке  убывания значимости (кроме фактора "прочие", который вводится в  последнюю очередь), вычисляются  накопленное количество дефектов и  соответствующий накопленный процент. 

Диаграмма рассеяния  предназначена для изучения связи  между двумя показателями. Количественно  степень тесноты этой связи оценивается  коэффициентом корреляции.