DIN 53598-1-1983 Statistical evaluation at off-hand samples with examples from testing of rubbers and plastics《橡胶和塑料检验用样品的随机抽样统计评价》.pdf
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1、DK678.074:678.4:678.5/.8:001.4 DIN1 DIN 53578 TEIL 3 83 = 2794442 0087346 682 : 620.1 : 311.2 : 519.2 UtUISCHt NORM Juli 1983 . Statistische Auswertung an Stichproben mit Beispielen aus der Elastomer- und Kunststoffprfung I 53598 Teil 1 Statistical evaluation at off-hand samples with examples from t
2、esting of rubbers and plastics Evaluation statistique aux prlvements avec exemples dessai des lastomres et des matires plastiques Ersatz fr Ausgabe 08.74 Beabsichtigt ist, die zur Zeit in der Herausgabe befindlichen allgemeinen Grundlagen ber die Anwendung der Statisti- schen Auswertungsverfahren, d
3、ie Normen der Reihe DIN 53804, knftig an Stelle dieser vorliegenden Norm zu ber- nehmen. Sie sind jedoch durch ein Beiblatt zu ergnzen, das die hier gebrachten und weitere Beispiele aus der Elastomer- und Kunststoffprfung enthalten soll. Inhalt Seite Seite 1 Anwendungsbereich und Zweck 2 3.2 Statist
4、ischer Streubereich . 3 1-a 4 2 Begriffe 2 2.0 Allgemeines. 2 3.4 Abschtzen des wahren Mittelwertes p. 4 2.1 Kennwerte zur Charakterisierung der mitt- 3.5 Abschtzen der wahren Standard- IerenLage 2 abweichung u. 4 3.3 Signifikanzniveau a und Vertrauensniveau . . . 2.1.1 Arithmetischer Mittelwert X.
5、: . 2 3.6 Vertrauensbereich fr den Mittelwert f W 2.1.2 Medianwert d 2 und f e 4 Standardabweichung 5 2.2.2 Variationskoeffizient u : . 3 Variationskoeffizienten 5 2.1.3 Mittelwert transformierter Gren . 2 3.7 Stichprobenumfang n . 5 2.2 Kennwerte zur Charakterisierung der 3.8 Vertrauensbereich fr d
6、ie 2.2.1 Varianz S2 und Standardabweichung S. 3 3.9 VertrauenSbereich fr den Streuung 3 2.2.3 Spannweite R . 4 Wiedergabe der MeBergebnisse, . 5 3 StatistischeAussagenundAuswerungen. . 3 5 Beispiele 6 3.1 Allgemeines. . 3 6 Tabellen . 8 Fortsetzung Seite 2 bis 11 Normenausschu Materialprfung (NMP) i
7、m DIN Deutsches Institut fr Normung e.V. Norrnenausschu Kautschuktechnik (FAKAU) im DIN Normenausschu Kunststoffe (FNK) im DIN Alleinverkauf der Normen durch Beuth Verlag GmbH, Berlin 30 DIN 53 598 Teil 1 Juli983 Preisgr 07.83 Vertr.-Nr. O009 DIN1 DIN 53598 TEIL 1 Seite 2 DIN 53 598 Teil 1 1 Anwendu
8、ngsbereich und Zweck In dieser Norm sind die wichtigsten statistischen Begriffe und Verfahren zum Auswerten von MeBwerten bei Prfun- gen mit berwiegend kleiner Probenanzahl zusammen- gestellt und an Hand von Beispielen erlutert. Die Anwen- dungsbeispiele betreffen vorzugsweise die technologi- schen
9、Prfungen von Elastomeren und Kunststoffen. Mit Hilfe dieser Norm sollen Aussagen ber bestimmte Eigen- schaften von Werkstoffen oder Erzeugnissen auf Grund einer geringen Anzahl von Messungen gemacht werden. Dabei soll insbesondere festgestellt werden, in welchem Bereich die MeBergebnisse Vertrauen b
10、eanspruchen kn- nen und ob im Hinblick auf den Zweck der Prfungen die Probenanzahl ausreichend war oder vergrBert werden muB. Verfahren zum Auswerten grBerer MeBreihen, z. B. durch graphische Darstellung der Hufigkeitsverteilung und Be- rechnungen nach Klasseneinteilung der MeBwerte, siehe DIN 53804
11、 Teil 1. Die hier genannten statistischen Kenn- werte gelten fr MeBergebnisse, die an einer Prfstelle fr sich unter sogenannten Wiederholbedingungen gewonnen wurden. Sie mssen nicht identisch sein mit den Kennwer- ten, die unter Vergleichsbedingungen, die zwischen ver- schiedenen Prfstellen, z. B. i
12、n Ringversuchen, gewonnen werden. Hierzu siehe DIN IS0 5725. 2 Begriffe 2.0 Allgemeines Eine Prfung besteht in der Regel aus wiederholten Mes- sungen der gleichen Merkmale zur Erfassung bestimmter Eigenschaften von Werkstoffen und Produkten. Die Mes- sungen werden sinnvollerweise an Stichproben durc
13、h- gefhrt und nicht an allen Einielwerten der sogenannten Grundgesamtheit (bzw. des Kollektives); denn erst alle mglichen Stichproben zusammen bilden diese Grund- gesamtheit. Aussagen ber die Grundgesamtheit und ihre sie beschrei- benden Parameter sind jedoch das Ziel einer Prfung. Dazu dienen zwei
14、Arten von statistischen Kennwerten, die zur Charakterisierung der mittleren Lage und der Streu un g der Grundgesamtheit mindestens notwendig sind und aus der Stichprobe gewonnen bzw. abgeschtzt werden. Diese Schtzungen sind mit einer angebbaren Unsicherheit behaftet. Fr ein vorgewhltes Vertrauensniv
15、eau und den durch den Stichprobenumfang gegebenen sogenannten Frei- heitsgrad knnen dievertrauensbereiche der Ken nwerte errechnet werden. 2.1 Kennwerte zur Charakterisierung 2.1.1 Arithmetischer Mittelwert X Der arithmetische Mittelwert daus n Einzelwerten q (i = 1, 2,3, , . . n) ist die durch n ge
16、teilte Summe der Einzelwerte der mittleren Lage (Beispiele siehe Abschnitte 5.1 und 5.2) Fr die numerische Berechnung ist es hufig einfacher, anstatt mit xi mit zu rechnen, wobei a und c frei zu whlende Hilfswerte, a vorzugsweise in der Nhe des zu schtzenden Mittel- wertes, darstellen. Fr den arithm
17、etischen Mittelwert gilt dann: yi = (Xi - a) c Va) , 83 2794442 0089147 519 W Anmerkung 1 : Bei greren Stichproben kann es vorteil- haft sein, die MeBwerte in Klassen zusammenzu- fassen (siehe DIN 53804 Teil 1). 2.1.2 Medianwert d Ordnet man die n Einzelwerte die zunchst in der Reihenfolge der Beoba
18、chtung notiert sind, nach aufsteigender GrBe, so erhlt man eine Reihe: Die Klammer des Index soll auf diese geordnete Reihen- folge hinweisen. Bei einer ungeraden Anzahl von Einzelwerten ist der mit- telste Wert der geordneten Reihe der Median 2 (sprich x Tilde oder Median von x): (3) Bei einer gera
19、den Anzahl n gibt es keinen mittelsten Wert. Der Median wird dann konventionell durch das arithmetische (Beispiel siehe Abschnitt 5.3) xi i = 1, 2, . . . n, x(i) (i) = 1, 2, . . . n. 5 = X(n + i)/2 Mittel der beiden mittelsten Werte ersetzt: 1 2 d=- (xn/2 + x(n/2 + i) (4) Besteht die Absicht, den Me
20、dian aus einer Reihe von MeB- werten zu bilden, ist es angebracht, von vornherein eine ungerade Anzahl von Einzelwerten zu bestimmen, um Glei- chung (3) anwenden zu knnen. Anmerkung 2: Im Gegensatz zum arithmetischen Mittel- wert hngt der Median von den Extremwerten der Stichprobe nicht ab. Anmerkun
21、g 3: Zu nennen ist noch der Modalwert, auch Mode oder Dichtemittel D genannt und definiert als der hufigste Wert in einer Verteilung. Whrend der Median deine Verteilung definitions- gem% in zwei gleiche Teile teilt, liegt z. B. bei einer negativ schiefen Verteilung (d. h. einer sogenannten rechtsgip
22、fligen Verteilung) - wie sie z.B. fr die ReiBkraft und ReiBdehnung von Elastomeren ge- m DIN 53 504 vorkommen kann - der arithmeti- sche Mittelwert X niedriger und das Dichtemittel D hher als der Median d. 2.1.3 Mittelwert transformierter Gr6en Unter Umstnden ist eine Transformation der Einzelwerte
23、angebracht. So liefert z. B. der arithmetische Mittelwert von logarithmierten Einzelwerten (Beispiele siehe Abschnitte 5.4 und 5.8) 1“ 1g?G=- E Igxi (5) n i=i nach dem Entlogarithmieren den geometrischen Mittel- wert d. Das geometrische Mittel XG ist also die n-te Wurzel aus dem Produkt der Einzelwe
24、rte dG= 1/11- /- xi . x2 . . . x, Es ist zu beachten, da nur positive Einzelwerte vorliegen drfen. AuBer der logarithmischen Transformation knnen auch andere Transformationen vorteilhaft angewendet werden: a DINL DIN 53598 TEIL L 83 ? 2794442 00148 455 m Die gemittelte Summe der Kehrwerte bildet z.
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