Бойко, Тарас2012-12-252012-12-252012Бойко Т. Обґрунтування застосування коефіцієнтів вагомості для кваліметричної оцінки партії продукції / Тарас Бойко // Вимірювальна техніка та метрологія : міжвідомчий науково-технічний збірник / Національний університет "Львівська політехніка" ; відповідальний редактор Б. І. Стадник. – Львів : Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2012. – Випуск 73. – С. 110–113. – Бібліографія: 4 назви.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/16139Розглянуто варіанти застосування коефіцієнтів вагомості, отриманих за складовими кваліметричної непевності. Показано доцільність застосування таких коефіцієнтів за різного співвідношення характеристик експериментальних законів розподілу, які описують імовірності виникнення випадкових відхилень контрольованого параметра для порівнюваних партій виробів. Зроблено висновок, що застосування вказаних коефіцієнтів матиме вирішальне значення, коли закони розподілу характеризуватимуться близькими оцінками математичного сподівання. Рассмотрены варианты применения коэффициентов весомости, полученных за составляющими квалиметрической неопределенности. Показана целесообразность применения таких коэффициентов в случае разного соотношения характеристик экспериментальных законов распределения, которые описывают вероятности возникновения случайных отклонений контролируемого параметра для сравниваемых партий изделий. Сделан вывод, что применение указанных коэффициентов имеет решающее значение, когда законы распределения будут характеризоваться близкими оценками математического ожидания. Variants of applying the weight coefficients, determined due to the components of qualimetric uncertainty, are under consideration. The expediency of employing such coefficients in the case of a different ratio of experimental distribution law characteristics that describe the probabilities of appearance of controlled parameter occasional deviations for the compared product series is highlighted. The conclusion concerning the crucial value of applying the indicated coefficients while characterizing the distribution laws by the close average estimates is made.uaArticle