MSA 作业指导书
MSA作业指导书

MSA作业指导书【MSA作业指导书】一、任务背景随着全球化和经济发展的推进,跨国企业的数量和规模不断增加。
为了提高企业的管理效率和竞争力,许多企业开始采用管理系统认证(Management System Certification,简称MSC)来规范自身的管理体系。
而Maturity Service Agreement (MSA)作为一种重要的管理工具,被广泛应用于企业的管理体系中。
二、任务目的本指导书旨在为企业提供MSA作业的详细指导,匡助企业了解MSA的基本概念和要求,并能够正确、高效地进行MSA作业。
三、MSA概述1. MSA的定义:MSA是一种通过合同方式,将服务提供商与服务接受方之间的责任、权益、服务内容等事项明确化的管理工具。
2. MSA的优势:a. 提供明确的责任分工,避免双方在服务过程中产生纠纷。
b. 为服务接受方提供了一定的保障,确保服务质量和效果。
c. 为服务提供商提供了稳定的业务来源和可持续发展的机会。
四、MSA作业流程1. 确定MSA的目标和范围:a. 目标:明确双方的期望和目标,确保双方对服务的理解一致。
b. 范围:明确服务的内容、时间、地点等具体要求。
2. 编写MSA文档:a. 标题:包括服务提供商和服务接受方的名称、MSA编号等基本信息。
b. 引言:简要介绍MSA的目的和背景。
c. 定义和缩写:列出MSA中涉及的专业术语和缩写词的解释。
d. 范围和目标:明确MSA的范围和目标。
e. 服务内容:详细描述服务的具体内容、要求和标准。
f. 责任与义务:明确双方在服务过程中的责任和义务。
g. 服务期限和报酬:确定服务的时间周期和费用等方面的约定。
h. 变更管理:规定双方在服务过程中如何处理变更请求和变更管理。
i. 服务质量评估:规定服务质量的评估方法和标准。
j. 终止和解除:规定双方在服务过程中可能发生的终止和解除情况。
k. 其他条款:包括保密条款、争议解决条款等。
l. 签署和生效:双方签署MSA文档,并确定生效日期。
MSA作业指导书

MSA作业指导书一、背景介绍MSA(测量系统分析)是一种用于评估和改进测量系统准确性和稳定性的方法。
它被广泛应用于各种行业,包括制造业、医疗保健、汽车等。
本文旨在提供一份详细的MSA作业指导书,以帮助您进行MSA分析并优化测量系统的性能。
二、目标本次MSA作业的主要目标是评估测量系统的准确性、稳定性和重复性,并提供改进建议,以确保测量结果的可靠性和一致性。
通过完成本次作业,您将能够全面了解测量系统的性能,并采取适当的措施以提高其准确性和稳定性。
三、作业步骤1. 确定测量系统在本次作业中,我们将使用XYZ公司的测量系统作为案例研究。
该测量系统用于测量产品尺寸,并且在生产过程中起到关键作用。
2. 收集数据为了评估测量系统的性能,我们需要收集足够的数据样本。
在本次作业中,我们将收集100个产品样本,并记录测量结果。
3. 评估测量系统的准确性通过与已知准确值进行比较,我们可以评估测量系统的准确性。
在本次作业中,我们将使用标准测量工具对样本进行测量,并与已知准确值进行比较。
4. 评估测量系统的稳定性测量系统的稳定性是指在重复测量相同样本时,测量结果的一致性。
我们将使用重复测量方法来评估测量系统的稳定性。
5. 评估测量系统的重复性重复性是指在不同操作员、不同时间和不同测量设备下,测量结果的一致性。
我们将通过多个操作员和多个测量设备来评估测量系统的重复性。
6. 分析结果并提出改进建议在完成数据收集和评估后,我们将对结果进行分析,并提出改进建议。
这些建议可能涉及调整测量设备、改进操作流程或提供员工培训等。
四、数据收集和分析在本次作业中,我们将收集100个产品样本的测量数据,并使用统计软件对数据进行分析。
通过分析数据,我们可以得出以下结论:- 测量系统的准确性在可接受范围内,与已知准确值的差异不超过0.1毫米。
- 测量系统的稳定性良好,重复测量结果的差异不超过0.05毫米。
- 测量系统的重复性较差,不同操作员和不同测量设备下的测量结果差异较大。
MSA作业指导书

MSA作业指导书【作业指导书】一、任务背景在当前信息技术高速发展的时代背景下,为了提高企业的运营效率和数据管理能力,许多企业开始采用微服务架构(Microservices Architecture,简称MSA)来构建和管理他们的软件系统。
为了匡助企业更好地理解和应用MSA,本文将提供一份详细的MSA作业指导书,以指导学员完成相关作业。
二、任务目标本次作业的目标是让学员通过实际操作和练习,深入了解MSA的核心概念、架构原则和实施步骤,掌握MSA的设计、开辟和部署技巧,并能够运用所学知识解决实际问题。
三、任务内容1. MSA概述学员需要了解MSA的基本概念、优势和适合场景。
可以通过阅读相关文献、观看教学视频等方式获取相关知识。
2. MSA架构设计学员需要根据给定的业务场景,设计一个基于MSA的软件系统架构。
架构设计应包括系统拆分、服务设计、通信机制、数据管理等方面的考虑。
3. MSA开辟实践学员需要选择合适的开辟语言和开辟框架,按照设计的架构,实现各个微服务的功能。
开辟过程中需要注意服务间的通信、数据共享等问题。
4. MSA部署与运维学员需要选择合适的部署方式,将开辟完成的微服务部署到目标环境中,并进行相应的监控和维护工作。
可以使用容器化技术(如Docker)来简化部署过程。
5. MSA性能优化学员需要对已部署的MSA系统进行性能测试和优化。
可以通过压力测试工具摹拟高并发场景,找出系统的瓶颈并进行优化。
6. MSA安全保障学员需要对MSA系统进行安全评估和加固,确保系统的数据和服务不受到恶意攻击。
可以使用身份认证、访问控制等技术手段来加强系统的安全性。
7. MSA实践总结学员需要撰写一份MSA实践总结报告,包括对整个项目的回顾、经验教训和对MSA未来发展的展望等内容。
四、任务要求1. 学员需要按照任务内容的顺序逐步完成各个阶段的工作,确保每一个阶段的成果能够顺利迁移到下一个阶段。
2. 学员可以根据自己的实际情况和需求,适当调整和扩展任务内容,以更好地满足实际需求。
测量系统分析(MSA)作业指导书

Ⅲ. %R&R>30%,表示该测量系统不可接收,必须加以改进。
Ⅳ.判定结果记录于《量具重复性和再现性报告》判定栏内。
D ndc(区别分类数)
ndc应该四舍五入到整数,要能大于或等于5。
5.4偏倚&线性分析:
5.4.1基于过程变差,在测量系统工作范围内选5个零件,确定它们的基准值,由一位评价人对每个零
件测量大于10次,零件随机抽取.将数据填入偏倚/线性分析表。
5.4.2计算零件偏倚,分析偏倚与基准的线性关系
5.4.3判别与原因分析:偏倚受控及具有线性关系则可以接受
5.4.4 A当偏差过大可分析下面几种原因: B当系统为非线性时可分析下面几种原因:
A1标准或基准值误差B1仪器没有正确校准
A2仪器磨损B2仪器磨损
A3操作不当B3标准量具误差
5.5稳定性分析:
挑选3-5个样品在规定的时间内(一般为一个月)观察其随时间变化偏倚的总变差。将数据填入
稳定性分析表。如变差受控则接受.如有超控或周期性变化则查找分析原因直到受控为止。
5.6 MSA分析相关记录之保存应依照《记录管理程序》执行。
6.记录
6.1量具重复性和再现性报告WI-W-139-01
1.目的
为决定过程中量测器具是否适当,借用量测系统分析(MSA)量化量具、操作者和产品之变
异,制订此规范操作管理依据。
2.范围
包含所有质量控制计划所控制的或客户要求的量测仪器分析作业。
3.职责与权限
3.1各部门:搜集分析量测系统所需的资料。
3.2品管部:分析量测系统。
4.名词定义
4.1 R&R分析:量具重复性与再现性分析,再现性是指同一种量具同一位操作者,当多次量测相同
MSA作业指导书

MSA作业指导书一、引言本文档是针对MSA作业的指导书,旨在匡助学生了解MSA作业的要求和步骤,以便顺利完成作业。
本指导书将介绍MSA的概念、作业目标、作业要求、作业步骤和评估标准。
二、MSA概述1. MSA定义MSA(Measurement System Analysis)是一种用于评估和验证测量系统能力的方法。
它可以匡助我们确定测量系统的准确性、精确度、稳定性和重复性,从而确保测量数据的可靠性和有效性。
2. MSA的重要性MSA在各个行业和领域都具有重要意义。
一个可靠的测量系统可以匡助我们准确地采集和分析数据,从而做出正确的决策和改进措施。
通过进行MSA,我们可以识别和解决测量系统中的问题,提高数据的可信度,降低测量误差,提高产品质量和流程效率。
三、作业目标本次MSA作业的目标是让学生掌握MSA的基本概念和方法,能够独立进行MSA的实施和分析。
通过完成作业,学生应能够:1. 理解测量系统的重要性和MSA的目的;2. 掌握MSA的基本步骤和方法;3. 能够评估测量系统的准确性、精确度、稳定性和重复性;4. 能够根据MSA结果提出改进建议。
四、作业要求1. 选择测量系统学生需要选择一个测量系统进行MSA分析。
这个测量系统可以是实际生产中使用的测量设备,也可以是实验室中的测量仪器。
学生需要提供测量系统的详细说明,包括测量对象、测量方法和测量数据的采集方式。
2. 实施MSA分析学生需要按照MSA的步骤进行实施。
具体步骤包括:a. 采集测量数据:学生需要采集一定数量的测量数据,确保数据的可靠性和代表性。
b. 分析测量系统的准确性:学生需要使用统计方法,如均值、方差等,评估测量系统的准确性。
c. 分析测量系统的精确度:学生需要使用统计方法,如重复性和再现性,评估测量系统的精确度。
d. 分析测量系统的稳定性:学生需要使用统计方法,如控制图、稳健性指标等,评估测量系统的稳定性。
e. 提出改进建议:学生需要根据MSA结果,提出改进测量系统的建议和措施。
MSA作业指导书

MSA作业指导书1目的对测量系统变差进行分析评估,以确定测量系统是否满足规定的要求。
2适用范围适用于产品控制计划中所要求的和/或顾客要求的测量设备的测量系统分析。
3职责实验室负责测量系统分析,包括对再现性、重复性、稳定性、线性和偏倚的研究。
4工作程序4.1测量系统分析的时机4.1.1常规产品:每年年初制定《年度测量系统分析计划》,实验室审核后并经副总经理批准后实行。
4.1.2新产品开发过程中,按APQP进程安排。
4.13顾客有要求时。
4.2测量分析的方法公司对测量设备进行测量分析的方法目前有6种(计量型:偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性;计数:小样法)。
每次测量时可任选其中一种或几种。
4.3分析准备4.3.1样本:取已确定特性的10个样件,并编号;4.3.2操作人员:专业从事测量的人员2〜3名。
编号为A、B、C;4.3.3已校准合格的量具。
4.4数据收集4.4.1操作人员A随机顺序测量10个样件,由另一人将结果填写在“量具重复性和再现性数据表”中。
B、C如上测量和记录。
4.4.2重复2次以上操作,各自随机顺序测量10个样件一次,结果填写在表中相应空格。
4.4.3各测量者的测量数据避免给测量者得知,避免造成测量结果互相影响。
4.5数据计算结果分析:经过计算得出该测量系统的重复性和再现性%R&R,并按通用经验规则判定该测量系统是否可接受:a)当测量系统%R&R<10%时,表示测量系统可接受;b)当测量系统10%W%R&RW30%时,考虑到经济性,尚可使用;C)当测量系统%R&R230%时,表示该测量系统不符合要求,计量员应及时进行原因分析,并按《纠正和预防措施程序》提出纠正措施,限期整改、验证和重新进行分析,直至符合要求。
d)当测量系统分析结果趋近于允许接收上限时,实验室应及时将测量结果通知相关部门,采取预防措施。
4.6计数型量具4.6.1把各个零件与某些指定限值比较,如果满足限值则接受该零件,否则拒收;4.6.2选取10-20个零件进行,二位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件,结果记录于计数型量具研究表格,符合规范限值的零件,记“0K”,不符合规范限值的零件,记“NG”。
MSA作业指导书

MSA作业指导书一、背景介绍MSA(测量系统分析)是一种用于评估和改进测量系统的方法。
它匡助我们了解测量系统的稳定性和准确性,从而确保我们的测量结果可靠和一致。
本文档将提供一份详细的MSA作业指导书,以匡助您进行MSA分析。
二、目标本次MSA分析的目标是评估一个用于测量某个特定尺寸的测量系统的准确性、稳定性和重复性。
通过这个分析,我们将能够确定系统中的潜在问题,并采取相应的措施进行改进。
三、数据采集1. 确定样本数量:根据实际情况,确定需要采集的样本数量。
通常情况下,我们建议至少采集30个样本以获得可靠的结果。
2. 采集样本数据:使用合适的测量设备,对所需尺寸进行测量,并记录每一个样本的测量值。
四、数据分析1. 测量系统稳定性分析:a. 计算每一个样本的平均值:将所有样本的测量值相加,然后除以样本数量,得到平均值。
b. 计算每一个样本的极差:将每一个样本的最大值减去最小值,得到极差。
c. 计算平均极差:将所有样本的极差相加,然后除以样本数量,得到平均极差。
d. 计算极差的标准差:对所有样本的极差进行统计分析,计算标准差。
e. 根据标准差的大小,判断测量系统的稳定性。
标准差越小,表示测量系统越稳定。
2. 测量系统准确性分析:a. 将每一个样本的测量值与实际值进行比较,计算偏差。
b. 计算偏差的平均值和标准差。
c. 根据标准差的大小,判断测量系统的准确性。
标准差越小,表示测量系统越准确。
3. 测量系统重复性分析:a. 对每一个样本进行多次测量,记录每次测量的结果。
b. 计算每一个样本的测量值的平均值和标准差。
c. 根据标准差的大小,判断测量系统的重复性。
标准差越小,表示测量系统的重复性越好。
五、结果解释与改进措施1. 根据稳定性、准确性和重复性的分析结果,判断测量系统的整体性能。
2. 如果发现测量系统存在问题,可以采取以下改进措施:a. 校准或者调整测量设备,以提高准确性。
b. 培训操作人员,以提高稳定性和重复性。
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MSA作业指导书作业指导书一、任务背景最小二乘法(MSA)是一种常用的统计方法,用于拟合数据和估计模型参数。
在实际应用中,MSA被广泛用于回归分析、数据建模、时间序列预测等领域。
本次作业旨在通过编写作业指导书,帮助学生理解和掌握MSA的基本原理和应用方法。
二、任务目标1. 讲解最小二乘法的基本原理和公式推导过程;2. 介绍最小二乘法在回归分析中的应用;3. 提供最小二乘法的实际案例,帮助学生理解和应用该方法;4. 引导学生通过编写代码实现最小二乘法,并进行模型拟合和参数估计。
三、任务内容1. 最小二乘法的基本原理和公式推导过程最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来估计模型参数的方法。
它的基本原理是找到一组参数,使得模型预测值与观测值之间的残差平方和最小化。
最小二乘法的公式推导过程可以分为以下步骤:(1)建立模型:假设模型为y = β0 + β1x + ε,其中y是因变量,x是自变量,β0和β1是待估计的参数,ε是误差项。
(2)确定目标函数:将观测值与模型预测值之间的差异量化为目标函数,即最小化残差平方和:S = Σ(yi - (β0 + β1xi))^2。
(3)求解参数:通过对目标函数求偏导,并令偏导数为零,可以得到参数的估计值:β1 = Σ(xi - x)(yi - ȳ) / Σ(xi - x)^2,β0 = ȳ - β1x,其中x和ȳ分别是自变量和因变量的均值。
(4)模型拟合和检验:根据估计的参数,可以得到模型的拟合线,并进行模型检验,如残差分析、回归系数的显著性检验等。
2. 最小二乘法在回归分析中的应用最小二乘法在回归分析中被广泛应用,其主要作用是通过建立数学模型,分析自变量与因变量之间的关系,并进行预测和解释。
在回归分析中,最小二乘法可以用于以下方面:(1)线性回归:最小二乘法可以用于拟合线性回归模型,估计回归系数,并进行模型检验和预测。
(2)多元回归:最小二乘法可以扩展到多个自变量的情况,用于建立多元回归模型,并进行模型拟合和参数估计。
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测量系统分析(MSA)作业指导书文件编号:共页编制/日期:审核/日期:批准/日期:版本号: A受控状态:发放代码:一汽四环制泵附件厂2007年3月20日生效目录一、目的.......................................................................................................二、参考文件................................................................................................三、术语.......................................................................................................四、测量系统分析 ........................................................................................(一)分析的原则.................................................................................(二)稳定性分析.................................................................................(三)偏倚分析..................................................................................... (四)线性分析..................................................................................... (五)双性(GRR或R&R)分析 ........................................................ (六)计数型量具的测量系统分析........................................................一、目的为公司各类简单的计量型、计数型量具的测量系统分析提供指导。
二、参考文件测量系统分析参考手册第三版三、术语1、Procedure)、环境(E)2、测量系统:对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。
3、分辨力:测量装置和标准的测量解析度、刻度限制、或最小可检出的单位。
与最小可读单位研究,即通常所说的最小刻度值,但当仪器刻度较粗略时,允许将最小刻度值估读为原来的一半作为仪器的可视分辨力。
4、重复性:当测量条件已被确定和定义——在确定的零件、仪器、标准、方法、操作者、环境和假设之下,测量系统内部的变差。
5、再现性:传统上将再现性称为“评价人之间”的变差(AV)。
指的是不同评价人使用相同的仪器对同一产品上的同一特性,进行测量所得的平均值的变差。
但对于操作者不是变差的主要原因的测量过程,上述说法是不正确的。
ASTM的定义为:现现性是指测量的系统之间或条件之间的平均值变差。
它不但包括评价人的变差,同时还可能包括:量具、试验室及环境的不同,除此之外,还包括重复性。
6、偏倚:对相同零件上同一特性的观测平均值与真值(参考值)的差异。
7、线性:在测量设备预期的工作(测量)量程内,偏倚值的差异。
四、测量系统分析(一)分析的原则1、测量系统分析的对象测量系统分析针对的对象是控制计划中提及的测量系统。
本作业指导书针对的是非破坏性的测量系统分析,关于破坏性的测量系统的分析见《测量系统分析》参考手册第三版。
2、测量系统分析时机当出现以下情况时,应进行测量系统分析:⏹新品试生产时;⏹测量系统变更时,如新购量具替换控制计划中规定的量具、量具的校准方法或测量程序发生变化等情况。
3、计量型量具的分辨力应用10:1原则检查测量仪器是否具有足够的分辨力。
所谓10:1原则是指仪器的可视分辨力至少应为被测特性公差和过程变差两者之间较小者的十分之一。
(二)稳定性分析①取得一个样件,并建立参考值。
建立参考值最好能够追溯到相关标准(如国家标准、二级标准等)。
因此,样件可以送到有资格的外部实验室测试,或用三坐标(CMM)检测仪进行检测。
但如果不能得到上述参考值,那么可以选择一件落在生产测量范围中间的生产件,并将它指定为偏倚分析的基准件,在实验室内测量该零件,测量次数必须大于或等于10次,并计算读数的平均值,将平均值视为“参考值”。
②每天测量样件三至五次。
③将数据按时间顺序画在Xbar-R图上。
④计算控制限,评价是否有不受控或不稳定的情况。
★自编测量系统分析软件之稳定性分析的操作说明为减少计算工作量以及在计算工作中的疏漏,公司利用微软Excel软件开发了测量系统分析软件,其操作方法如下:第一步:打开Microsoft Excel;第二步:查找“稳定性分析”文件名并打开。
第三步:在工作表中填写记录编号、分析日期、操作人、参考值、样本容量(样本容量必须为3-5)、抽样频率等。
(注:工作表中只能填写白色区域,蓝色区域为测量数据不可编辑区域,对蓝色区域的任何修改都将导致错误的结果);第四步:在“数据记录表”中输入每天测量时的读数,程序自动绘制控制图,并计算控制限,作出是否受控(稳定)的结论。
(三)偏倚分析公司对偏倚进行研究采用的方法是“独立样件法”。
①取得一个样件,并建立参考值。
(同上)②让一个评价者以正常方式测量样件,测量次数不得少于10次。
因质量记录RL/QR-C0612《偏倚分析》表格的限制,测量次数最好不超过15次。
③实施人员记录下测量的数值,并在RL/QR-C0612《偏倚分析》中画出这些数值的直方图。
评审直方图,以确定是否存在特殊原因,若有特殊原因或异常点,应重新进行试验,若无,继续分析。
④ 计算读数的平均值。
计算公式为:式中:n 为读数的个数⑤ 计算重复性标准差。
计算公式为:式中:R 表示所记录的读数的极差;d 2*可以从附录1中查到,取g=1,且m=n 。
如果已进行GRR 研究(且有效),重复性标准差计算应该取决于该研究结果。
⑥ 确定偏倚的t 统计值(t-statistic )偏倚=观测到的平均测量值-参考值n rb σσ= t =b σ偏倚式中:r σ=重复性σ;n=m⑦ 如果0落在偏倚值附近的1-α置信度界限内,则偏倚在α水准上是可接受的。
置售度界限的计算公式为:上限=偏倚+()21,ασ-⨯v b t 下限=偏倚-()21,ασ-⨯v b t式中:V 表示自由度,在附录1中可查到;21,α-v t 可以利用标准t 分布表查到。
注:所使用α水准取决于敏感度的水准。
如果α置信度水准不是使用0.05(95%置信度),则应该得到顾客的同意。
★ 自编测量系统分析软件之偏倚分析的使用说明为减少计算工作量以及在计算工作中疏漏,公司利用微软Excel 软件开发自编了测量系统分析软件,其操作方法如下:第一步:打开Microsoft Excel;第二步:查找“偏倚研究”文件名并打开。
第三步:在工作表中填写记录编号、分析日期、操作人、测量次数(零件数)等信息(参考值暂不输入,否则不能触发宏程序);第四步:在“数据记录表”的“读数”栏内输入操作人的读数;第五步:输入参考值;软件自动绘制直方图,计算偏倚、统计t值等值,并做出结论。
如果偏倚在统计上不等于0,检查是否存在以下原因:基准件或参考值有误,检查确定标准件的程序。
仪器磨损。
仪器产生错误的尺寸。
仪器所测量的特性有误。
仪器没有经过适当的校准。
对校准程序进行评审。
评价者使用仪器的方法不正确。
对测量指导书进行评审。
仪器纠正的指令错误。
(四)线性分析1、图示法①选择至少五个零件(g≥5),以覆盖被研究量具的整个工作量程。
②对每个零件进行全尺寸测量,以确定每个零件的参考值,并确定是否覆盖了被研究量具的整个工作量程。
③让经常使用该量具的操作者按正常程序测量每个零件至少10次(m≥10)。
④ 注:测量时,尽量随机选择零件,以提高分析的可信度。
⑤ 计算零件每次测量的偏倚,以及每个零件的偏倚平均值。
偏倚i,j =X i,j -(参考值)i式中:i 为零件序;j 为测量次数的序号;X i,j 表示第i 个零件第j 次的测量读数⑥ 在线性图上画出相对于参考值的每个偏倚及偏倚的平均值。
⑦ 应用以下公式,计算并画出最适合的线(拟合直线)及该线的置信度区间,并在线性图上画出来。
最适合的线(拟合直线)的方程为:y=aX+b其中:a=()∑∑∑∑∑-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-2211x gm x y x gm xy =斜率(Slope ) b=X a Y -=(∑y-a ∑x )/gm=中心(Intercept )计算该直线的拟合优度:R 2=()()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑∑∑∑∑∑∑22222y gm 1y x gm 1x y x gm 1xyR 2是一个表征偏倚随基准变化的相关性的值,当其大于0.8时,为强相关。
对于一个已知的X 0,α的置信度区间为: 上限为:()⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+++∑--s x x x x gm t ax b i gm 2122021,20)(1α下限为:()⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+-+∑--s x x x x gm t ax b i gm 212201,20)(1α 式中:s=22---∑∑∑gm y x a y b y i i i i ;(S 为Y 估计值的标准误差)⑧ 在线性图上画出“偏倚=0”的直线,如果“偏倚=0”的整个直线都位于置信度区间以内,则该测量系统的线性是可接受的。
2、数值法⑨ 如果图示法分析表明该测量系统的线性是可接受的,则应存在以下情况:斜率a=0,截距(中心)b=0因此,下面式子应该成立:|t a |=()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑2x x s ai ≤t gm-2,1-a/2 |t b |=()s x x x gm bi ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+∑221≤t gm-2,1-a/2如以上两式不成立,应检查线性图是否画错、计算是否准确。
注:数值法即可与图示法同时使用,也可单独使用。
★ 自编测量系统分析软件之偏倚分析的使用说明为减少计算工作量以及在计算工作中疏漏,公司利用微软Excel 软件开发自编了测量系统分析软件,其操作方法如下:第一步:打开Microsoft Excel ;第二步:查找“线性分析”文件名并打开。