Chemometrie III - Kontrola a řízení jakosti     

Šťasten, komu se dostalo poznání příčiny věcí.
FELIX, QUI POTUIT RERUM COGNOSCERE CAUSAS.Publius Maro Vergilius (70 př. n. l. – 19 př. n. l.), Georgica II, 490.

 

A. Potřebné učebnice a semestrální práce:

  1. J. Militký: STATISTICKÉ TECHNIKY V ŘÍZENÍ JAKOSTI, TriloByte Statistical Software, Pardubice 1995.
  2. K. Kupka: Statistické řízení jakosti, TriloByte Statistical Software, Pardubice 1997, ISBN 80-238-1818-X.
  3. M. Meloun, J. Militký: STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT, Plus, Praha 1994 (1. vydání) nebo East Publishing Praha 1998 (2. vydání), Academia 2004, INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT, Karolinum Praha 2012.
  4. M. Meloun, J. Militký: Kompendium statistického zpracování dat, Učebnice s CD, Academia Praha 2002 (1. vydání), Academia Praha 2006 (2. vydání), Karolinum Praha 2013 (3. vydání)
  5. M. Meloun, J. Militký: Sbírka úloh - STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT, Univerzita Pardubice 1997.
  6. M. Meloun, J. Militký: Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech, Učebnice s CD, Academia Praha 2002 (1. vydání), Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech, Učebnice s CD, Academia Praha 2012 (2. vydání).
  7. Vzory semestrálních prací studentů v řádném studiu.
  8. Vzory semestrálních prací studentů v licenčním studiu.

B. Sylabus a okruhy otázek ke zkoušce:

  1. Pojem ztráty: ztrátová funkce, variabilita procesu, zlepšování jakosti, empirický odhad a optimalizace ztrátové funkce.
  2. Statistický model procesu: statistické rozdělení a reálná data, diagnostika dat pomocí Q-Q grafu, statistická stabilita procesu, druhy a diagnostika jejího porušení.
  3. Interaktivní analýza dat: závislost dat znaménkový test, autokorelace, autoregrese, metody vyhlazení dat, trendy v datech, detekce lineárního trendu, autokorelace a variabilita.
  4. Druhy rozdělení při kontrole jakosti: Weibullovo rozdělení, spolehlivost a životnost, metoda maximální věrohodnosti, cenzorovaný výběr.
  5. Výběr vícerozměrných dat: korelace, vlivná data, Pearsonův a Spearmanův korelační koeficient korelace a závislost, korelace a variabilita.
  6. Statistická přejímka srovnáváním: AQL, RQL, riziko dodavatele a odběratele, hypergeometrické rozdělení, operační charakteristika, přejímka jedním výběrem, přejímka měřením.
  7. Základy regulačních diagramů: Shewhartovy regulační diagramy, racionální podskupina, centrální limitní věta, konstrukce a použití diagramu x-průměr.
  8. Omezení a použitelnost regulačních diagramů: Shewhartových diagramů, Shewhartův regulační diagram x-individual, diagramy s a R, ARL, chyby I, a II. druhu.
  9. Stanovení základní linie a regulačních mezí: porušení předpokladů, využití responsních ploch pro stanovení CL, indexy způsobilosti, jejich použitelnost a úskalí.
  10. Shewhartovy diagramy srovnáváním: diagramy np, p, c a u, binomické a Poisonovo rozdělení. Shewhartovy diagramy a korelovaná data.
  11. Diagramy EWMA a CUSUM: jejich modifikace, regulační diagramy pro závislá data.
  12. Regulační diagramy pro vícerozměrná data: kovariance, Mahalanobisova vzdálenost, Hotellingův diagram, další nástroje QC: Paretův diagram, diagram příčin a následků.

 

Nahoru

© Milan Meloun 2018