4.5. Стратификация данных и гистограммы

Гистограмма – это столбиковая диаграмма, в которой каждый столбик обозначает вероятность попадания значения случайной величины в определенный интервал. Гистограммы, как и контрольные карты используются для экспресс-контроля состояния технологического процесса (проверке гипотезы о нормальном распределении его результатов).

Считается, что для объективного вида гистограммы при ее построении требуется не менее 50 значений ( ). Воспользуемся для этих целей данными, приведенными в табл. 4.5. Методика построения гистограммы включает следующие шаги:

1. Количество столбцов определяется по формуле: . Как правило, наиболее удобным является нечетное количество столбцов, тогда центральный становится осью симметрии. В нашем случае N=90 и мы примем C=9.

2. Рассчитывается размах R = x_max-x_min , (разность максимального и минимального значений в выборке). R = 2,545 – 2,502 = 0,043.

3. Определяется длина интервала K = R/C. Значение K часто получается дробным и требует округления. Количество знаков после запятой выбирается с учетом двух критериев: возможности использовать для построения все имеющиеся значения (последний интервал должен включить максимальное значение) удобства использования гистограммы (читаемость, непротиворечивость). В нашем случае K = R/C = 0,043/9 = =0,004778. Если мы проведем округление в меньшую сторону до 0,004, то максимальное значение 2,545 не будет входить в последний, 9-й интервал. Поэтому примем K=0,005.

4. Длину интервала K прибавим к x_min и получим верхнюю границу первого интервала (2,502+0,005 = 2,507). Полученное значение будет являться нижней границей второго интервала, к нему мы также добавим длину интервала и т. д. Полученные интервалы занесем в специальный контрольный листок, табл. 4.6

5. Далее подсчитывается количество значений, относящихся к каждому интервалу. Для этого в соответствующие строки контрольного листка заносятся штриховые отметки. Что делать, если исходное значение равно граничному, например, 2,507? В этом случае оно относится к тому интервалу, где является НИЖНЕЙ границей. Исключение может составить только максимальное значение в последнем интервале.

6. После проведения контроля за счет подсчета накопленной частоты, и определяется вероятность попадания значения в каждый из интервалов i: , где P_i – вероятность попадания значения в i-й интервал N_i – количество значений выборки, входящих в i-интервал

7. По полученным данным строим гистограмму, рис. 4.6. На ней может отмечаться количество вхождений, вероятность или и то и другое.

Таблица 4.6.

Контрольный листок для построения гистограммы

Интервалы	Штриховые отметки частоты	Частота	Накопленная частота	Вероятность
2,502-2,507	//	2	2	0,022
2,507-2,512	////\	5	7	0,056
2,512-2,517	////\ //	7	14	0,078
2,517-2,522	////\ ////\ ////\ //	17	31	0,189
2,522-2,527	////\ ////\ ////\ ////\ ////	23	54	0,256
2,527-2,532	////\ ////\ ////\ /	16	70	0,178
2,532-2,537	////\ ////\ /	11	81	0,122
2,537-2,542	////	4	85	0,044
2,542-2,547	////\	5	90	0,056

Рис. 4.6. Пример гистограммы

Анализ техпроцесса с помощью гистограммы построен на сравнении ее формы с кривой нормального распределения (см. п. 3.1 пособия). Если мы отметим на гистограмме граничные значения Tн и Tв, сразу появится картина управляемости процесса. В нашем случае крайние столбцы (1-й и 9-й) находятся очень близко к границам распределения.