请按下面的模式给一个产品和它的数据!包含:这是个什么产品,需要购入它的什么原材料,原材料对其成分的要求(标准差和显著性水平),15个数据,进行Z检验合格;购入用于生产,10个产品的规格数据,标准差为多少,卡方检验后不合格需要对生产设备进行改进;调整后10个数据,F检验合格
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部分图片过程已经略去
在食品的整个生产过程中,需要进行持续的质量跟踪控制。生产始于原料的购进,某食品厂现为下一个季度的生产需要购进一批原料,按照相关规定每100g此种原料中某元素的含量不能超过0.5mg,并且经验表明此含量服从正态分布且标准差为0.02。现在从其中抽取10袋样本进行检验,每袋取出100g,经过化验得到如下样本数据:
表2 原料抽样检验表
样本 含量
1 0.506
2 0.518
3 0.498
4 0.520
5 0.497
6 0.511
7 0.512
8 0.515
9 0.510
10 0.508
11 0.503
12 0.511
13 0.514
14 0.500
15 0.510
现在就需要判断在显著性水平为0.05时此批原料是否可以购入
(1)建立假设
H:=0.5 H:0.5
(2)选择统计量
由于未知,所以该总体的方差假设检验采用检验
(3)根据显著性水平和备择假设,查正态分布表可知拒绝域为
1.96
(4)根据样本观察值计算得=0.510
所以 ==1.72
由于样本观察值没有在拒绝域中,所以不能拒绝原假设,该批原料质量合格,可以购进。
购入了原料就可以进行食品的生产了,一件合格的产品对其净重要求要十分准确,否则会对企业的成本和信誉产生不利的影响,要时刻了解机器工作是否正常,产品生产是否处于控制状态,在生产中要随机进行检验,并依据一定的标准来判断。包装机在正常工作的情况下,每袋的净重服从正态分布,标准重量为1000克,标准差不超过15克,为检查产品生产是否处于控制状态,从生产线上已经装好的产品中随机抽取10袋,数据如下:
表3 样本产品净重表
样本 净重
1 1048
2 928
3 950
4 976
5 998
6 1020
7 1030
8 968
9 994
10 1014
要判断机器生产是否在正常状态?(显著性水平为0.05)
首先要检验生产出的产品的净重是否符合要求
(1)建立假设
H:=1000 H:1000
(2)选择统计量
由于未知,因此选用T统计量对均值进行检验
(3)根据显著性水平和备择假设,查t分布表可知拒绝域为
>=>0.262
(4)根据样本计算得=998,S=30.23
所以=0.209<0.262,接受原假设,认为食品的净重符合标准。
其次要对产品标准差进行假设检验
(1)建立假 H: H:>225
(2)选择统计量
由于是未知的,所以选择统计量检验
(3)根据显著性水平和备择假设,查找分布表可知拒绝域为
因此要拒绝原假设,产品的标准差超过了标准,因此就要寻找原因,经过讨论焦点集中在了机器设备上,由于包装机长期处于超负荷运转状态,因此生产线的稳定性可能难以保证,为此有关技术部门对包装机进行了调试,并且对其中的零部件进行了更换,为了检验改进效果是否符合产品的包装标准,现在从两台包装机上分别抽取10个产品样本,测得净重如下:
表4 调整前后净重对比表
样本 未调整 调整
1 1048 1004
2 980 989
3 950 1015
4 976 1009
5 998 997
6 1020 991
7 1030 1000
8 968 999
9 994 1010
10 1014 990
进后的机器生产的产品的净重的方差是否比改进前要小?(=0.05)
用X和Y分别表示调整前后生产产品的净重,则 X~N(,),Y~N(,)
(1)建立假设
H: H:>
(2)确定统计量
由于,未知,所以选取检验统计量F=
(3)根据显著性水平和备择假设,查找F分布表可知拒绝域为
>=
(4)根据所取得样本计算=30.352 =9.02
所以F==11.32 >3.18
因此要拒绝原假设,接受备择假设,即认为改进后生产的产品净重的方差与改进前相比有了减小,产品稳定性有了提高,因此新的改进方法可以推广,有利于产品质量的提高。