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计数抽样检查程序及表(GJB 179A-1996)

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简介:
《计数抽样检查程序及表》(GJB 179A-1996)为军用标准,提供了产品验收过程中使用的一系列计数抽样方案和判定表格。 用于GJB9001C-2007质量管理体系的产品抽样检查。

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  • GJB 179A-1996
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    《计数抽样检查程序及表》(GJB 179A-1996)为军用标准,提供了产品验收过程中使用的一系列计数抽样方案和判定表格。 用于GJB9001C-2007质量管理体系的产品抽样检查。
  • AQL标准
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    AQL抽样检查标准是一种国际通用的质量管理工具,用于确定批量生产产品中的可接受质量水平,帮助企业控制产品质量,减少检验成本。 AQL抽样检验标准是指在质量控制过程中使用的一种统计方法,用于决定一批产品是否可以接受或拒收。这种方法通过设定一个可接受的质量水平(AQL),来确定样本中允许的缺陷品数量上限。这样可以帮助制造商确保产品质量的同时也保证生产效率。 如果需要更详细的解释或者具体的应用案例,请查阅相关的技术资料和标准文档。
  • GB 2828.1-2012 验规
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    《GB 2828.1-2012 计数抽样检验规程》是中国国家标准之一,为产品批的质量评估提供了科学的计数抽样方法和程序。 GB 2828.1-2012《计数抽样检验程序》是一份国家标准文件,用于指导产品在生产过程中的质量控制与检验工作。该标准提供了详细的规则和方法来确定如何从一批产品中抽取样本进行检查,并根据检查结果判断整批产品的接受与否。这种方法广泛应用于制造业以确保产品质量符合预定的标准要求。
  • 量与误差算的Excel
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    本Excel表格提供便捷工具,用于计算不同抽样量下的统计抽样误差,帮助用户准确评估样本数据对总体参数估计的影响。 抽样误差与样本量计算 1. 在计算均值的样本量时,请将数据输入“B”列,系统会自动计算方差。 2. 请在加粗行中填写置信度(例如:90%或95%); 3. 同样在加粗行中填写允许的抽样误差以估算最小所需样本量;或者直接填写具体样本量来估算相应的抽样误差。
  • 确定中的
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    本文章探讨了如何在抽样调查中科学地决定样本规模,介绍了影响样本量的因素及常用计算方法,旨在帮助研究者提高数据准确性和效率。 在抽样调查中,确定合适的样本数量至关重要。如何合理地确定样本量非常重要。本段落献详细介绍了科学合理地确定样本量的方法。
  • 确定中的
    优质
    本文探讨了在进行抽样调查时如何科学地确定样本量,旨在帮助研究者找到既能保证结果准确性又不过度浪费资源的最佳样本大小。 在抽样调查中,确定样本数量是至关重要的第一步。合理地确定样本量非常重要。本段落献详细介绍了如何科学合理地确定样本量的方法。
  • CRC8法校验验工具
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    本项目提供了一种高效的CRC8查表法校验方案及其配套工具,用于数据传输中的错误检测。 CRC8校验的原理是数据通信领域中最常用的一种差错检测方法之一。其主要功能是在发送端通过特定规则生成一个与待传送的数据相匹配的校验码,并在接收端利用同样的规则进行验证,以确保数据传输过程中的正确性和完整性。 具体来说,在发送信息时,根据要传递的信息字段(即原始数据),使用预设的多项式算法计算出CRC8校验码。这个生成多项式的表达形式是g(x)=x^8 + x^5 + x^4 + 1,对应的二进制代码为100110001。 在实施过程中,首先将信息字段左移八位(即增加一个字节长度),然后用这个新的数据序列与生成多项式进行模2除法运算。该过程通过不断地异或操作和右移来完成,直到余数的大小小于生成多项式的大小为止。最终得到的余数值就是CRC8校验码。 以具体例子说明:假设信息字段为0x01 02(二进制表示即00000001 00000010),经过上述步骤后,可以计算出对应的CRC8值。首先将该数据左移八位得到:1 个空字节 + 信息字段 = 1 个空字节(二进制为:1*256)+ 0x01 和 0x02(即: 10000001和0000001)。然后用这个结果与生成多项式进行模除,最后得到的余数(8位二进制数值)就是CRC码。 对于DS18B20应用中的特殊情况,在序列号以及温度数据存储中使用了逆向顺序编码的CRC校验算法来确保唯一性和准确性。这不同于标准的CRC计算方法,并且具体实现细节可以在Maxim官方文档Note27中找到详细说明,这里不赘述。 总之,通过这种方式可以有效地检测和纠正传输过程中的错误,从而提高数据通信系统的可靠性和稳定性。
  • 定理论证
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    《抽样定理论证程序》一书深入探讨了统计学中的关键概念——抽样定理,并详细阐述其在实际问题论证过程中的应用与操作步骤。 抽样定理演示程序能够清晰地展示当抽样速率大于2fs时恢复模拟信号的过程以及当抽样频率小于2fs时出现的频率混叠现象。此外,该程序还涵盖了频率抽样的过程。通过这个演示工具,你可以全面理解通信领域中基本的抽样定理原理。
  • 如何确定的最小本量(含随机误差Excel)
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    本教程详解了如何科学地确定抽样调查所需的最小样本数量,并提供了一个包含随机抽样误差计算功能的Excel表格,帮助用户准确评估研究数据的可靠性。 J2EE不是一个特定的技术,而是一组规范的集合(从实现角度来看可以理解为一堆技术)。对于有经验的人来说,它更像是一个概念体系。这些规范中有的是标准的,有的则不是。所谓“标准”,是指被SUN公司JDK所体现和兼容的标准。
  • Anderson-Darling k测k个总体的一致性-MATLAB开发
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    本项目提供MATLAB实现的Anderson-Darling k样本检验程序,用于评估来自同一分布的k个独立样本间的差异一致性。 Anderson 和 Darling 在1952年及1954年提出了拟合优度统计方法,用于检验随机样本是否来自具有特定分布函数的连续总体假设。这一方法是对Kolmogorov-Smirnov(KS)测试的一种改进,在尾部赋予了更高的权重。双样本版本则由Darling在1957年提出,并且Pettitt于1976年对其进行了深入研究。Scholz 和 Stephens 在1987年引入了Anderson-Darling k 样本检验,这是两样本 Anderson-Darling 检验的扩展形式。 这是一种非参数统计程序(即秩检验),只需要假设抽取的独立数据样本确实是从各自的连续总体中随机取得即可。这一测试旨在验证从两个或多个不同来源抽样的独立数据集是否来自同一分布。因此,该测试可用于判断能否将来自于不同源头的数据合并在一起,因为它们被认为具有相同的基础分布。