Посвящается памяти Александра Александровича Красовского,
видного специалиста в области динамики летательных аппаратов, лауреата Государственной премии СССР
Под промышленной статистикой как разделом математической статистики понимается совокупность таких направлений, как: – карты контроля качества; – анализ процессов; – шесть сигма; – планирование экспериментов Карты контроля качества впервые были предложены Уолтером Л. Шухартом как метод контроля при массовом производстве продукции, направленный на стабилизацию качества в производственных процессах. У.Л. Шухарт предложил состав контрольных карт, технологию их составления, методы расчета и правила пользования. Они применялись для регистрации результатов измерений контролируемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении его корректировки. Специалисты заинтересовались контролем качества в 30-х годах прошлого столетия, а в 40-х годах правительство США, побуждаемое необходимостью массового производства различной продукции в условиях Второй мировой войны, при размещении заказов на частных предприятиях стало широко внедрять статистический контроль качества для обеспечения качества изделий. Развитие экономики, появление массового производства изменило прежний подход к контролю, который требовал проверки каждой единицы продукции, и привело к внедрению выборочного контроля с оценкой статистическими методами. Методы контроля качества позволяют исследовать характеристики объектов с помощью карт контроля качества, далее анализировать и устранять причины появления отклонений от плановых спецификаций. Помимо классических процедур построения контрольных карт разработана группа статистических методов, объединенных под общим названием – анализ процессов и изучающих поведение процесса на длительном промежутке времени. В настоящее время, благодаря компьютеризации, методы анализа процессов приобретают все большую актуальность и все активнее внедряются в различные технологические процессы, позволяя создавать планы выборочного контроля, вычислять пригодность процесса, анализировать повторяемость и воспроизводимость измерений, оценивать надежность и функции риска. Методы планирования экспериментов получили широкое распространение после появления книги Р. Фишера "Планирование экспериментов", вышедшей в Реализация методов промышленной статистики – достаточно трудоемкий процесс, требующий значительных затрат человеческих и временных ресурсов. Новый импульс к использованию методов промышленной статистики в различных сферах практической и познавательной деятельности человека дали статистические пакеты прикладных программ (ППП). Именно с появлением статистических ППП существенно расширились горизонты применимости методов промышленной статистики. Не являются исключением биология, медицина, фармакология, медицинская и биологическая промышленность. В медицине методы промышленной статистики могут быть использованы для статистической оценки качества и эффективности новых методов лечения и диагностики, для контроля качества продукции медицинской промышленности, мониторинга состояния больного и т.д. Компания StatSoft Russia предлагает мощный и удобный инструмент для реализации методов промышленной статистики – систему STATISTICA, которая уже успела приобрести огромную популярность в России. Программа полностью русифицирована и является уникальным пакетом для статистической, аналитической и графической обработки данных, где пользователь имеет доступ ко всем классическим и современным методам статистического анализа. Промышленная статистика представлена модулями: карты контроля качества, анализ процессов, шесть сигма, планирование экспериментов. В предлагаемом издании методы промышленной статистики реализованы применительно к версии STATISTICA 6.1 на примерах из предметной среды, близкой к медицине. Данное издание является продолжением предыдущих книг автора – учебника «STATISTICA 6. Статистический анализ данных» (М.: Бином, 2007, 2009, 2010), монографии «Современные статистические методы медицинских исследований» (М.: Издательство ЛКИ/URSS, 2008), учебника «STATISTICA 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей» (М.: Бином, 2010). К настоящему времени компания-производитель (USA, StatSoft Inc.) выпустила новые версии программы – STATISTICA 7, 8, 9, 10. Компания StatSoft Russia русифицировала последнюю версию – STATISTICA 10, в которой благодаря применению новых достижений в области информационных технологий существенно улучшен и оптимизирован пользовательский интерфейс. Реализованы уникальные достижения 64-битной компьютерной технологии, а также параллельные процессы. Некоторые функции, используемые при обработке данных и выполнении анализа, оптимизированы с помощью многопоточной технологии, что сделало возможным их параллельное применение на многоядерных процессорах и достижение высочайшего быстродействия для задач больших размерностей в экономике, бизнесе, медицине. Использована эффективная интегрированная программа обмена и интеграции данных – Microsoft SharePoint, что значительно упростило импорт и экспорт данных. Процедура импорта данных STATISTICA Query может получать данные не только из внешних систем, таких как поставщик данных Microsoft OLE DB, но и из хранилищ бизнес-информации SAP Business Warehouse. За счет новых процедур расслоения, закрашивания и сглаживания линий, кривых и поверхностей существенно улучшены графические возможности программы. Графики строятся быстрее, поддерживая более продвинутые настройки изображения. Новые возможности STATISTICA 10 позволяют не только улучшить внешний вид графика, но и проводить более глубокий визуальный анализ и выявлять скрытые тренды путем постепенного уменьшения насыщенности изображения, а также вращения трехмерных графиков. Предусмотрена интерактивная прокрутка осей графика, поддерживается опция "прозрачность", что также способствует выявлению трендов, скрытых в массивах данных. С помощью опции Reference Lines стало возможным добавление соединительных линий на графике, можно редактировать текст непосредственно на графике, не открывая редактор. Значительно изменен пользовательский интерфейс с учетом последних достижений эргономики, что позволило достигнуть уменьшения зрительного напряжения и улучшения эффективности работы человека с компьютером. Что касается методов статистического анализа, то изменения внесены в модули подгонки распределений и анализа времен жизни. Поэтому, так как основные модули анализа STATISTICA 10 практически не отличаются от модулей STATISTICA 6, предлагаемое издание, как и предыдущие книги автора, может быть успешно использовано для освоения пользователями всех последующих версий пакета, включая и десятую. Таблицы исходных данных специально составлены автором малой размерности для возможности их представления на страницах книги и удобства ввода читателем в программу STATISTICA, если читатель пожелает с целью обучения повторить приведенные в книге статистические исследования. Читатель также может найти и скачать файлы данных на сайте statlab.kubsu.ru Учебник адресован: студентам направлений: – "Экономика" (080100) – специальность "Статистика" (080601); – «Управление качеством» (221400) – специальность "Управление качеством" (220501); – «Стандартизация и метрология» (221700); – «Метрология, стандартизация и сертификация» (200500) – специальность «Стандартизация и сертификация» (200503); – аспирантам и докторантам специальности "Стандартизация и управление качеством продукции" (05.02.23); – научным работникам, преподавателям вузов, аналитикам и управленцам, а также всем занимающимся статистическими методами в управлении качеством. Мне хотелось бы поблагодарить: – ректора Кубанского государственного университета М.Б. Астапова, декана факультета прикладной математики Ю.В Кольцова за создание условий, благоприятствующих написанию учебника; – рецензентов – научного директора StatSoft Russia В.П. Боровикова, сотрудника StatSoft Russia В.А. Лесниченко за ценные замечания, позволившие значительно улучшить содержание книги; – исполнительного директора ЦСО В.А. Лазарева, ученого секретаря НМС С.А. Розанову, зам председателя отделения учебников и учебных пособий НМС по математике А.Б Будака за организацию и проведение экспертизы рукописи Научно-методическим советом по математике Министерства образования и Науки РФ. ![]() Профессор кафедры прикладной математики Кубанского государственного университета. Доктор технических наук по специальности «системный анализ, управление и обработка информации». Автор более 100 научных и учебно-методических работ, в том числе учебников «STATISTICA 6: Статистический анализ данных», «STATISTICA 6: Математическая статистика с элементами теории вероятностей», «Промышленная статистика: Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA» (М., URSS) и монографий «Современные статистические методы медицинских исследований» (М., URSS), «Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений».
|