Carte di controllo (Shewhart): monitoraggio della precisione e della giustezza dei risultati di prove chimiche M. BETTINELLI - UNICHIM
|
|
- Agnolo Gianmarco Serafini
- 8 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Carte di controllo (Shewhart): monitoraggio della precisione e della giustezza dei risultati di prove chimiche M. BETTINELLI - UNICHIM Milano, 4-5 novembre 014 1
2 Le carte di controllo
3 Le carte di controllo Che cosa sono? Uno strumento statistico per lo studio ed il controllo di processi ripetitivi A che cosa servono? Al mantenimento del controllo statistico del procedimento analitico 3
4 Le carte di controllo 4
5 Le carte di controllo 5
6 Le carte di controllo 6
7 Le carte di controllo 7
8 Cause di variazione della qualità di un processo Sorgente di VAIAZIONE Differenze tra: Somma di EFFETTI CASUALI Somma di EFFETTI ASSEGNABILI - apparecchiature - operatori - materiali - tempi Controllo Statistico Fuori Controllo 8
9 La qualità del dato analitico National Bureau of Standard (U.S.) [NIST]: until a measurement system has attained a state of statistical control, it cannot be assumed as measuring anything Un processo analitico è sotto controllo statistico quando gruppi di analisi replicate risultano essere variabili casuali appartenenti ad una sola popolazione stabile nel tempo. 9
10 CASO A Valori medi e dispersioni coerenti CASO B Valori medi coerenti Dispersione anomala CASO C Valore medio anomalo Dispersioni coerenti 10
11 PEMESSA: Per la costruzione e la gestione delle carte di controllo è indispensabile disporre di campioni di riferimento - Stabili - Omogenei - Parametro di interesse collocato a livello significativo - Quantità sufficientemente larga 11
12 LE CATE DI CONTOLLO Le carte di controllo utilizzabili sono: La carta dei ange La carta degli Scarti La carta delle Medie -Chart S-Chart X-Chart Variabilità processo Centratura processo Carattere del gruppo UCL VALOE CENTALE 3 1 gruppo LCL 1
13 IMPOSTAZIONE DELLA CATA DI CONTOLLO SPEIMENTAZIONE PELIMINAE k n x 1 x x 3 4 x Media x ange , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,5 4 13
14 Costruzione delle carte di controllo X - chart - chart X X = n k i= 1 j= 1 kn x ij ± 3 s( x) ± 3 s( ) = k j= 1 k ( x) s( x) n s = s ( x) = d s( x) = s( ) = d 3 ( d n) d n = n di repliche di ciascun gruppo k = n dei gruppi n d d 3 1,18 0, ,693 0,888 4,059 0,880 5,36 0,864 14
15 Costruzione delle carte di controllo X - chart - chart ( ) x s X ± 3 ( ) s ± 3 a X n d 3 X UCL x + = + = a X n d 3 X LCL x = = D d d 3 UCL 4 3 = + = D d d 3 LCL 3 3 = = n d 3 a = 3 4 d 3d 1 D + = Impossibile visualizzare l'immagine. 15
16 Esempio 1 Soluzione di Cd ++ in acqua x x x 3 4 x x ange k \ n , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,5 4 16
17 Esempio 1: isultati 17
18 Esempio 1: isultati 18
19 EVISIONE DEI LIMITI DI CONTOLLO Cambio di processo evisione UCL, LCL Quando? Pochi gruppi iniziali Inflazione limiti di controllo quando i limiti di controllo vengono calcolati la prima volta si dovrebbe controllare un'eventuale loro gonfiatura (inflazione) dovuta ad un range medio basato su dati inconsistenti. Se i limiti sono inflazionati, allora loro revisione è opportuna. 19
20 Processo fuori controllo: un Tests Sono test basati sull analisi di andamenti sistematici: 9 gruppi consecutivi sopra o sotto la linea centrale 6 gruppi consecutivi monotonamente crescenti/decrescenti 14 gruppi consecutivi alternativamente sopra/sotto Modifica della media gruppi su 3 sono nella zona A 4 gruppi su 5 sono nella zona B od oltre Deriva della media Early warning modifica della media Due effetti assegnabili alternanti Zona C = ± 1 Scarto tipo Zona B = ± Scarto tipo 0 Zona A = ± 3 Scarto tipo
21 Le carte di controllo 1
22 Esempio : contenuto di silicio in campioni metallici
23 Esempio : contenuto di silicio 3
24 Esempio : contenuto di silicio un Tests 9 gruppi consecutivi sopra o sotto la linea centrale 4
25 Esempio : contenuto di silicio un Tests 6 gruppi consecutivi monotonamente crescenti/decrescenti X-Bar chart: (Normalized chart) Histogram of Means No of obs X-BA Samples chart: (Normalized chart) Histogram of anges No of obs ange Samples
26 Esempio : contenuto di silicio un Tests gruppi su 3 sono nella zona A 6
27 Esempio : contenuto di silicio un Tests 4 gruppi su 5 sono nella zona B od oltre 7
28 Esempio : contenuto di silicio un Tests Tutti i un Test X-Bar chart: (Normalized chart) Histogram of Means No of obs X-BA Samples chart: (Normalized chart) Histogram of anges No of obs ange Samples
29 Carte di controllo per singole osservazioni L analisi è troppo laboriosa per creare sottogruppi X - chart X ± 3 s( x) = d s( x) n = 1 n Il range medio è calcolato in base ai range ottenuti da due osservazioni successive (range mobile). s ( x ) = d 9
30 Esempio 3: carte per singole osservazioni N. X m X = 936,9 = 7, 84 s( x) = d s( ) = = d3 d 7,84 1,18 = s( ) = 0,853 4,68 = 4,68 1,05 d ; d 3 = Valori tabulati per n = 30
31 Esempio 3: carte per singole osservazioni 31
32 Esempio 3: carte per singole osservazioni 3
33 Tab. A - Effetto della minima unita di misura discriminabile k \ n x 1 x x 3 x 4 x 5 media range 1 14,0 14,3 13,7 13,4 13,5 13,78 0,9 13,8 14,3 14,3 14,5 14,6 14,30 0,8 3 13,8 13,4 14,7 14,8 14,9 14,3 1,5 4 14,3 14,1 13,7 13,8 14,0 13,98 0,6 5 14, 14, 14,5 13,5 13,6 14,00 1,0 6 13,6 14,4 14,3 13,6 13,7 13,9 0,8 7 14, 14,7 13,7 14, 13,8 14,1 1,0 8 14,3 13,7 14,5 13,7 13,8 14,00 0,8 9 14,1 14, 14,7 14,0 14,0 14,0 0, , 13,7 13,4 14,0 13, 13,70 1, ,7 14,7 14, 13,7 13,5 13,96 1, 1 13,7 14,6 14, 14, 14,6 14,6 0, , 14, 13,9 14,1 14, 14,1 0, ,7 14,5 14,4 13,7 14,0 14,06 0, ,4 14, 14,3 13,5 14,4 14,16 0, ,3 13, 14,4 14,5 14,1 13,90 1, ,7 13,7 14, 14,3 14,1 14,00 0, ,7 14, 14, 14,5 14,3 14,18 0, , 14, 14,3 14,0 13,5 14,04 0,8 0 13,6 14, 14,0 13,9 13,7 13,88 0,6 1 14, 14,4 14,0 13,8 14,3 14,14 0,6 13,9 14,6 14,3 14,0 13,9 14,14 0,7 3 14,0 14,5 14, 13,9 13,7 14,06 0,8 4 13,4 14,7 14,3 14,1 14, 14,14 1,3 5 13,8 14,5 14,1 13,7 14,1 14,04 0,8 6 14,0 14,5 14,3 14,4 13,8 14,0 0,7 7 14,5 14,5 13,7 13,8 14,0 14,10 0,8 33
34 Effetto della minima unità di misura discriminabile 14,6 Carta di controllo del valor medio 14,3 14,0 13,7 13,4 Carta di controllo del range
35 Tab. B - Effetto della minima unita di misura discriminabile k \ n x 1 x x 3 x 4 x 5 media range , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,0 0 35
36 Effetto della minima unità di misura discriminabile Carta di controllo del valor medio Carta di controllo del range L unità di formato con cui si esprime il risultato non deve essere maggiore dello scarto tipo della media! Ovvero: n range almeno > 5 36
LE CARTE DI CONTROLLO (4)
LE CARTE DI CONTROLLO (4) Tipo di carta di controllo Frazione difettosa Carta p Numero di difettosi Carta np Dimensione campione Variabile, solitamente >= 50 costante, solitamente >= 50 Linea centrale
DettagliControllo Statistico della Qualità. Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni
Controllo Statistico della Qualità Qualità come primo obiettivo dell azienda produttrice di beni Qualità come costante aderenza del prodotto alle specifiche tecniche Qualità come controllo e riduzione
DettagliCostruzione ed uso delle Carte di Controllo
Validazione dei metodi ed incertezza di misura nei laboratori di prova addetti al controllo di alimenti e bevande Costruzione ed uso delle Carte di Controllo Bologna 25 novembre 2004 Introduzione Grafico
DettagliUniversità degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI
Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI 1. L azienda Wood produce legno compensato per costruzioni
DettagliStatistical Process Control
Statistical Process Control ESERCIZI Esercizio 1. Per la caratteristica di un processo distribuita gaussianamente sono note media e deviazione standard: µ = 100, σ = 0.2. 1a. Calcolare la linea centrale
DettagliStatistical Process Control
Statistical Process Control ESERCIZI Esercizio 1. Per la caratteristica di un processo distribuita gaussianamente sono note media e deviazione standard: µ = 100, σ = 0.2. 1a. Calcolare la linea centrale
DettagliSe i campioni sono k il numero dei moving range è k-1 (MR1 non esiste), il valore medio delle variazioni mobili di calcola con la seguente formula:
Carta di controllo X o per individui SW0003682 Creazione 20/11/2013 Revisione del 20/11/2013 Numero 1 E' stato introdotto un nuovo strumento di analisi dei processi produttivi a disposizione degli operatori
DettagliSignificato, costruzione ed uso delle carte di controllo
Significato, costruzione ed uso delle carte di controllo M. BETTINELLI - UNICHIM Milano 1 Le carte di controllo Nascono nel 1924 ad opera di Walther Shewhart che lavorava nei laboratori Bell e che per
DettagliPRODUZIONE DI LENTI A CONTATTO
1 PRODUZIONE DI LENTI A CONTATTO Per monitorare il processo di produzione di un determinato tipo di lenti a contatto viene misurato, ad intervalli di tempo regolari di h 15 minuti, il diametro X (in mm)
DettagliGrandezze fisiche e loro misura
Grandezze fisiche e loro misura Cos è la fisica? e di che cosa si occupa? - Scienza sperimentale che studia i fenomeni naturali suscettibili di sperimentazione e caratterizzati da entità o grandezze misurabili.
DettagliVALIDAZIONE METODI DI PROVA PROVE MICROBIOLOGICHE
VALIDAZIONE METODI DI PROVA PROVE MICROBIOLOGICHE 1 Il processo di validazione/qualificazione di un metodo microbiologico presuppone che i fattori critici siano adeguatamente disciplinati da indicazioni
Dettagli1. RACCOLTA DEI DATI E FORMAZIONE DEI PRESENTANO, PER CIASCUNA DELLE DUE SOTTOGRUPPI GRANDEZZE (MEDIA ED ESCURSIONE), TRE
CARTE DI CONTROLLO LA CARTA DI CONTROLLO DI TIPO - R VIENE CARTE DI UTILIZZATA PER CONTROLLARE UNA VARIABILE MISURABILE DI UN PROCESSO CONSENTE CONTROLLO IL MONITORAGGIO SIA DELL'ANDAMENTO DEL VALOR MEDIO,
DettagliPrincipi generali. Vercelli 9-10 dicembre 2005. G. Bartolozzi - Firenze. Il Pediatra di famiglia e gli esami di laboratorio ASL Vercelli
Il Pediatra di famiglia e gli esami di laboratorio ASL Vercelli Principi generali Carlo Federico Gauss Matematico tedesco 1777-1855 G. Bartolozzi - Firenze Vercelli 9-10 dicembre 2005 Oggi il nostro lavoro
DettagliCorso di laurea in Scienze Motorie. Corso di Statistica. Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 2: Misurazione, tabelle
Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione : Misurazione, tabelle 1 Misurazione Definizione: La misura è l attribuzione di un valore numerico
DettagliProva scritta di Complementi di Probabilità e Statistica. 31 Ottobre 2012
Prova scritta di Complementi di Probabilità e Statistica 31 Ottobre 2012 1. In un processo per accrescere uno strato sottile di biossido di silicio sopra fette di silicio utilizzate per la fabbricazione
DettagliCENNI DI METODI STATISTICI
Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale CENNI DI METODI STATISTICI Docente: Page 1 Page 2 Page 3 Due eventi si dicono indipendenti quando il verificarsi di uno non influisce sulla probabilità di accadimento
DettagliMetodi Statistici di Controllo della Qualità Prof. Paolo Cozzucoli
Programma dell insegnamento di Metodi Statistici di Controllo della Qualità Prof. Paolo Cozzucoli Corso di Laurea in Metodi Quantitativi per l Economia e la Gestione delle Aziende A.A. 2007-08 Disciplina
DettagliSPC e distribuzione normale con Access
SPC e distribuzione normale con Access In questo articolo esamineremo una applicazione Access per il calcolo e la rappresentazione grafica della distribuzione normale, collegata con tabelle di Clienti,
DettagliPROVINCIA DI VENEZIA - MONITORAGGIO TRAFFICO 2000-2005
204 APPENDICE A 205 L utilizzabilità dei provenienti dalle apparecchiature di rilevazione deve essere verificata attraverso la presenza di eventuali anomalie che possano rendere in tutto o in parte inutilizzabili
DettagliLe Carte di Controllo del Processo
ISI MANUALE PER CORSI QUALITÀ dispensa data modifica del livello Q-051 01.06.94 01 25.07.95 BLU Le Carte di Controllo del Processo MANUALE DI UTILIZZO ISI CARTE DI CONTROLLO pagina 2 di 13 Introduzione.
DettagliSCHEMA 0 STORIA. Schema certificativo CP003 0.1 DOCUMENTI ESTERNI DI RIFERIMENTO
SCHEMA per la certificazione del controllo della produzione in fabbrica ai fini della marcatura CE dei prodotti laminati a caldo di acciai per impieghi strutturali di cui alla norma UNI EN 10025-1, edizione
DettagliLEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010
LEZIONE 3 "Educare significa aiutare l'animo dell'uomo ad entrare nella totalità della realtà. Non si può però educare se non rivolgendosi alla libertà, la quale definisce il singolo, l'io. Quando uno
DettagliL Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance)
L Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance) 1 CONCETTI GENERALI Finora abbiamo descritto test di ipotesi finalizzati alla verifica di ipotesi sulla differenza tra parametri di due popolazioni
DettagliRAPPORTO DI PROVA Venezia,. Foglio n. 1 di 7. Protocollo: Luogo e Data della prova: Richiedente: Materiale testato:
Foglio n. 1 di 7 Protocollo: Luogo e Data della prova: Mestre, Richiedente: Materiale testato: Prova eseguita: Conducibilità termica Riferimento Normativo: UNI EN 12667 DESCRIZIONE DEL CAMPIONE SOTTOPOSTO
Dettagli5.9. Assicurazione qualità dei risultati Il laboratorio deve avere procedure di controllo qualità per monitorare la validità delle prove e o delle
5.9. Assicurazione qualità dei risultati Il laboratorio deve avere procedure di controllo qualità per monitorare la validità delle prove e o delle tarature eseguite. I dati risultanti devono essere registrati
DettagliLimiti di legge. 152/1999 ): 5 ug/l A. Superficiali nel 2008 (Decreto 367/2003): 0,2 ug/l
Limiti di legge Acque Potabili (D.Lgs 3/00): 5 ug/l A. Superficiali e Sotterranee(D.Lgs 5/999 ): 5 ug/l A. Superficiali nel 008 (Decreto 367/003): 0, ug/l La stima della ripetibilità intermedia (S I )
DettagliANALISI GRAFICHE PER IL CONTROLLO DELLA QUALITA : ESEMPI DI APPLICAZIONI
ANALISI GRAFICHE PER IL CONTROLLO DELLA QUALITA : ESEMPI DI APPLICAZIONI (sintesi da Prof.ssa Di Nardo, Università della Basilicata, http://www.unibas.it/utenti/dinardo/home.html) ISTOGRAMMA/DIAGRAMMA
DettagliModulo della PGQ 13 Revisione: 13 Direzione Centrale Ricerca & Sviluppo e Direzione Laboratori Pagina 1 di 5
Direzione Centrale Ricerca & Sviluppo e Direzione Laboratori Pagina 1 di 5 PREMESSA Il laboratorio metrologico della Direzione Centrale Ricerca & Sviluppo del CTG, di seguito denominato CENTRO, è accreditato
DettagliSTATISTICA DESCRITTIVA. Le misure di tendenza centrale
STATISTICA DESCRITTIVA Le misure di tendenza centrale 1 OBIETTIVO Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di dati statistici. 2 Esempio Nella tabella seguente sono riportati
DettagliIndici di dispersione
Indici di dispersione 1 Supponiamo di disporre di un insieme di misure e di cercare un solo valore che, meglio di ciascun altro, sia in grado di catturare le caratteristiche della distribuzione nel suo
DettagliCAPITOLO 10. Controllo di qualità. Strumenti per il controllo della qualità e la sua gestione
CAPITOLO 10 Controllo di qualità Strumenti per il controllo della qualità e la sua gestione STRUMENTI PER IL CONTROLLO E LA GESTIONE DELLA QUALITÀ - DIAGRAMMI CAUSA/EFFETTO - DIAGRAMMI A BARRE - ISTOGRAMMI
DettagliDescrizione dettagliata delle attività
LA PIANIFICAZIONE DETTAGLIATA DOPO LA SELEZIONE Poiché ciascun progetto è un processo complesso ed esclusivo, una pianificazione organica ed accurata è indispensabile al fine di perseguire con efficacia
DettagliEsercizio 1 Istogrammi
ESERCIZI DI CONTROLLO QUALITÀ Esercizio 1 Istogrammi Viene controllata una dimensione di un particolare meccanico, campionando 5 esemplari. Le misure danno i seguenti risultati (in mm): 1, 11, 1, 1, 11,9
DettagliModelli di Programmazione Lineare e Programmazione Lineare Intera
Modelli di Programmazione Lineare e Programmazione Lineare Intera 1 Azienda Dolciaria Un azienda di cioccolatini deve pianificare la produzione per i prossimi m mesi. In ogni mese l azienda ha a disposizione
DettagliCorso di. Dott.ssa Donatella Cocca
Corso di Statistica medica e applicata Dott.ssa Donatella Cocca 1 a Lezione Cos'è la statistica? Come in tutta la ricerca scientifica sperimentale, anche nelle scienze mediche e biologiche è indispensabile
DettagliC) DIAGRAMMA A SETTORI
C) DIAGRAMMA A SETTORI Procedura: Determinare la percentuale per ciascuna categoria Convertire i valori percentuali in gradi d angolo Disegnare un cerchio e tracciare i settori Contrassegnare i settori
DettagliSCHEMA 0 STORIA. Schema certificativo CP004 0.1 DOCUMENTI ESTERNI DI RIFERIMENTO
SCHEMA per la certificazione del controllo della produzione in fabbrica ai fini della marcatura CE dei profilati cavi di acciai non legati e a grano fine per impieghi strutturali di cui alle norme UNI
DettagliCriteri di elaborazione delle linee guida
Criteri di elaborazione delle linee guida Maurizio Bettinelli Convegno sul tema: Linee guida UNICHIM per l armonizzazione dei metodi di prova in campo ambientale. Prove interlaboratorio e stato di avanzamento
DettagliI Metodi statistici utili nel miglioramento della qualità 27
Prefazione xiii 1 Il miglioramento della qualità nel moderno ambiente produttivo 1 1.1 Significato dei termini qualità e miglioramento della qualità 1 1.1.1 Le componenti della qualità 2 1.1.2 Terminologia
DettagliControllo di Gestione - Guida Operativa
Controllo di Gestione - Guida Operativa Il modulo software di Controllo di Gestione, meglio denominato Monitoraggio e Controllo del piano degli obiettivi permette di monitorare, durante l esercizio, gli
DettagliAccess. P a r t e p r i m a
Access P a r t e p r i m a 1 Esempio di gestione di database con MS Access 2 Cosa è Access? Access e un DBMS che permette di progettare e utilizzare DB relazionali Un DB Access e basato sui concetti di
Dettagli1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:
Esempi di domande risposta multipla (Modulo II) 1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: 1) ha un numero di elementi pari a 5; 2) ha un numero di elementi
DettagliMetodi statistici per l economia (Prof. Capitanio) Slide n. 9. Materiale di supporto per le lezioni. Non sostituisce il libro di testo
Metodi statistici per l economia (Prof. Capitanio) Slide n. 9 Materiale di supporto per le lezioni. Non sostituisce il libro di testo 1 TEST D IPOTESI Partiamo da un esempio presente sul libro di testo.
DettagliIl controllo statistico di processo
Il controllo statistico di processo Torino, 02 ottobre 2012 Relatrice: Monica Lanzoni QUALITÀ DI DI UN UN PRODOTTO: l'adeguatezza del del medesimo all'uso per per il il quale quale è stato stato realizzato
DettagliCAPACITÀ DI PROCESSO (PROCESS CAPABILITY)
CICLO DI LEZIONI per Progetto e Gestione della Qualità Facoltà di Ingegneria CAPACITÀ DI PROCESSO (PROCESS CAPABILITY) Carlo Noè Università Carlo Cattaneo e-mail: cnoe@liuc.it 1 CAPACITÀ DI PROCESSO Il
DettagliCorso di Laurea Magistrale in Chimica e Tecnologia Farmaceutiche E25
Sezione di Tecnologia e Legislazione Farmaceutiche Maria Edvige Sangalli Corso di Laurea Magistrale in Chimica e Tecnologia Farmaceutiche E25 Fabbricazione Industriale dei Medicinali 4 CFU Prof. Andrea
DettagliConferma metrologica: approfondimento
ACCREDIA L Ente Italiano di Accreditamento Conferma metrologica: approfondimento aprile 2015 Paola Pedone Funzionario Tecnico ACCREDIA-DT Riunione Centri- Accredia Dipartimento Taratura 1 /8 Aprile 2015
DettagliInteresse, sconto, ratei e risconti
TXT HTM PDF pdf P1 P2 P3 P4 293 Interesse, sconto, ratei e risconti Capitolo 129 129.1 Interesse semplice....................................................... 293 129.1.1 Esercizio per il calcolo dell
DettagliI punteggi zeta e la distribuzione normale
QUINTA UNITA I punteggi zeta e la distribuzione normale I punteggi ottenuti attraverso una misurazione risultano di difficile interpretazione se presi in stessi. Affinché acquistino significato è necessario
DettagliFogli Elettronici: MS Excel
Fogli Elettronici: MS Excel Informatica - A.A. 2010/2011 - Excel 7.0 Foglio Elettronico Un foglio elettronico (o spreadsheet) è un software applicativo nato dall esigenza di: organizzare insiemi di dati
DettagliELEMENTI DI STATISTICA
Dipartimento di Ingegneria Meccanica Chimica e dei Materiali PROGETTAZIONE E GESTIONE DEGLI IMPIANTI INDUSTRIALI Esercitazione 6 ORE ELEMENTI DI STATISTICA Prof. Ing. Maria Teresa Pilloni Anno Accademico
DettagliI lavori elettrici dal D.Lgs 81/2008 alle Norme Tecniche
Sezione Toscana e Umbria I lavori elettrici dal D.Lgs 81/2008 alle Norme Tecniche Dott. Ing. Emilio Giovannini Direttore UO Prevenzione Protezione dai Rischi ASL1 di Massa Carrara Consigliere AEIT sezione
DettagliAssicurazione di qualità dei dati di monitoraggio ecologico delle acque superficiali interne
Assicurazione di qualità dei dati di monitoraggio ecologico delle acque superficiali interne Stato ecologico dei fiumi ai sensi della Direttiva 2000/60/CE: valutazione della qualità del dato ISPRA 30 novembre
DettagliCos è Excel. Uno spreadsheet : un foglio elettronico. è una lavagna di lavoro, suddivisa in celle, cosciente del contenuto delle celle stesse
Cos è Excel Uno spreadsheet : un foglio elettronico è una lavagna di lavoro, suddivisa in celle, cosciente del contenuto delle celle stesse I dati contenuti nelle celle possono essere elaborati ponendo
Dettagli1. Distribuzioni campionarie
Università degli Studi di Basilicata Facoltà di Economia Corso di Laurea in Economia Aziendale - a.a. 2012/2013 lezioni di statistica del 3 e 6 giugno 2013 - di Massimo Cristallo - 1. Distribuzioni campionarie
DettagliLA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di
STATISTICA LA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di oggetti; cerca, attraverso l uso della matematica
DettagliANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2
ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2 Quando si hanno scale nominali o ordinali, non è possibile calcolare il t, poiché non abbiamo medie, ma solo frequenze. In questi casi, per verificare se un evento
DettagliA.A. 2014-2015. Obiettivi formativi del CI di Metodologia epidemiologica OBIETTIVO GENERALE
A.A. 2014-2015 Obiettivi formativi del CI di Metodologia epidemiologica OBIETTIVO GENERALE Utilizzare gli strumenti epidemiologici e statistici appropriati per ridurre l'area dell'incertezza nella rilevazione
DettagliIl concetto di valore medio in generale
Il concetto di valore medio in generale Nella statistica descrittiva si distinguono solitamente due tipi di medie: - le medie analitiche, che soddisfano ad una condizione di invarianza e si calcolano tenendo
DettagliUn po di statistica. Christian Ferrari. Laboratorio di Matematica
Un po di statistica Christian Ferrari Laboratorio di Matematica 1 Introduzione La statistica è una parte della matematica applicata che si occupa della raccolta, dell analisi e dell interpretazione di
DettagliPERCENTUALE LAGHI IN CLASSE DI QUALITÀ BUONA O ELEVATA NELLA REGIONE LAZIO (LTLeco)
PERCENTUALE LAGHI IN CLASSE DI QUALITÀ BUONA O ELEVATA NELLA REGIONE LAZIO (LTLeco) Classificazione sulla base degli elementi di qualità fisico chimica: LTLeco 100 80 Percentuale 60 40 20 0 2008 2009 2010
DettagliMS Word per la TESI. Barra degli strumenti. Rientri. Formattare un paragrafo. Cos è? Barra degli strumenti
MS Word per la TESI Barra degli strumenti Cos è? Barra degli strumenti Formattazione di un paragrafo Formattazione dei caratteri Gli stili Tabelle, figure, formule Intestazione e piè di pagina Indice e
DettagliTest Excel conoscenze di Base
Test Excel conoscenze di Base 1)Che tipo di barra ha un foglio di calcolo, che un elaboratore testi non ha? a. La barra dei menu b. La barra della formula c. La barra del titolo d. La barra della formattazione
DettagliElaborazione di una scheda di budget
LAUREA MAGISTRALE PREVENZIONE A.A 2005-2006 Elaborazione di una scheda di budget Maria Patrizia Becheroni Università degli Studi di Firenze Facoltà di Medicina e chirurgia Dipartimento di sanità Pubblica
DettagliCITTA DI PISTICCI COMMERCIO AL DETTAGLIO SU AREE PRIVATE CRITERI PER IL RILASCIO AUTORIZZAZIONI COMMERCIALI INERENTI MEDIE STRUTTURE DI VENDITA
CITTA DI PISTICCI (Provincia di Matera) COMMERCIO AL DETTAGLIO SU AREE PRIVATE CRITERI PER IL RILASCIO AUTORIZZAZIONI COMMERCIALI INERENTI MEDIE STRUTTURE DI VENDITA (Art. 8 D.Lgs. n. 114/98 ed art. 19
DettagliIncertezza di Misura Approccio utilizzando la relazione di Horwitz
Validazione dei metodi e incertezza di misura nei laboratori di prova addetti al controllo di alimenti e bevande Bologna 25 novembre 2004 Incertezza di Misura Approccio utilizzando la relazione di Horwitz
DettagliPerché il logaritmo è così importante?
Esempio 1. Perché il logaritmo è così importante? (concentrazione di ioni di idrogeno in una soluzione, il ph) Un sistema solido o liquido, costituito da due o più componenti, (sale disciolto nell'acqua),
DettagliAnalisi dei Sistemi di Misurazione - MSA
Data: 16 Marzo 2011 Indice Il processo zione impiego specifico Cenni di SPC e di MSA 2 CARATTERISTICA DA CONTROLLARE, TOLLERANZA E RELATIVA CLASSE DI IMPORTANZA METODO DI CONTROLLO STRUMENTO DI MISURA
DettagliLa distribuzione Gaussiana
Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Biotecnologie Corso di Statistica Medica La distribuzione Normale (o di Gauss) Corso di laurea in biotecnologie - Corso di Statistica Medica La distribuzione
DettagliRelazione Geologica e Relazione Geotecnica
Relazione Geologica e Relazione Geotecnica La Relazione Geologica e la Relazione Geotecnica sono due documenti progettuali sempre distinti. La Relazione Geologica è essenziale per il geotecnico e lo strutturista,
DettagliINTRODUZIONE AL DESIGN OF EXPERIMENTS (Parte 1)
INTRODUZIONE AL DESIGN OF EXPERIMENTS (Parte 1) 151 Introduzione Un esperimento è una prova o una serie di prove. Gli esperimenti sono largamente utilizzati nel campo dell ingegneria. Tra le varie applicazioni;
DettagliLA MISURAZIONE DEL CARATTERE
TPO PROGETTAZIONE UD 03 GESTIONE DEL CARATTERE IL TIPOMETRO LA MISURAZIONE DEL CARATTERE A.F. 2011/2012 MASSIMO FRANCESCHINI - SILVIA CAVARZERE 1 IL TIPOMETRO: PARTI FONDAMENTALI Il tipometro è uno strumento
DettagliP ARAMETRI FISICI, CHIMICI E CHIMICO-FISICI
2100. Temperatura La misura della temperatura consente di controllare il problema dell inquinamento conseguente all immissione di energia termica nei corpi idrici. A differenza di altri parametri la normativa
DettagliMisure della dispersione o della variabilità
QUARTA UNITA Misure della dispersione o della variabilità Abbiamo visto che un punteggio di per sé non ha alcun significato e lo acquista solo quando è posto a confronto con altri punteggi o con una statistica.
DettagliDETERMINAZIONI SPERIMENTALI ED ERRORI. confrontare quella grandezza con un'altra di riferimento, ad essa omogenea, detta unità di misura.
DETERMINAZIONI SPERIMENTALI ED ERRORI MISURARE UNA GRANDEZZA = confrontare quella grandezza con un'altra di riferimento, ad essa omogenea, detta unità di misura. LUNGHEZZA metro (m) distanza percorsa dalla
DettagliAnalisi bivariata. Dott. Cazzaniga Paolo. Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it
Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it Introduzione : analisi delle relazioni tra due caratteristiche osservate sulle stesse unità statistiche studio del comportamento di due caratteri
Dettagli3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati
BIOSTATISTICA 3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk MARTA BLANGIARDO
Dettagli5.3 TABELLE 5.3.1 RECORD 5.3.1.1 Inserire, eliminare record in una tabella Aggiungere record Eliminare record
5.3 TABELLE In un sistema di database relazionali le tabelle rappresentano la struttura di partenza, che resta poi fondamentale per tutte le fasi del lavoro di creazione e di gestione del database. 5.3.1
Dettagli5.6.1 REPORT, ESPORTAZIONE DI DATI
5.6 STAMPA In alcune circostanze può essere necessario riprodurre su carta i dati di tabelle o il risultato di ricerche; altre volte, invece, occorre esportare il risultato di una ricerca, o i dati memorizzati
DettagliDa Eurachem e Nordtest linee guida per la terminologia e il controllo di qualità interno
Da Eurachem e Nordtest linee guida per la terminologia e il controllo di qualità interno Michela Sega Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica - INRiM Marina Patriarca Istituto Superiore di Sanità - ISS
DettagliProf. Giuseppe Chiumeo. Avete già studiato che qualsiasi algoritmo appropriato può essere scritto utilizzando soltanto tre strutture di base:
LA STRUTTURA DI RIPETIZIONE La ripetizione POST-condizionale La ripetizione PRE-condizionale INTRODUZIONE (1/3) Avete già studiato che qualsiasi algoritmo appropriato può essere scritto utilizzando soltanto
DettagliIL SOFTWARE SECONDO LA NORMA UNI EN ISO 13849-1:2008 (IIA PARTE) 1
Ernesto Cappelletti (ErnestoCappelletti) IL SOFTWARE SECONDO LA NORMA UNI EN ISO 13849-1:2008 (IIA PARTE) 6 April 2012 1. Requisiti per la scrittura del software secondo la norma UNI EN ISO 13849-1:2008
Dettagli11. Analisi statistica degli eventi idrologici estremi
. Analisi statistica degli eventi idrologici estremi I processi idrologici evolvono, nello spazio e nel tempo, secondo modalità che sono in parte predicibili (deterministiche) ed in parte casuali (stocastiche
DettagliCarte di controllo per attributi
Carte di controllo per attributi Il controllo per variabili non sempre è effettuabile misurazioni troppo difficili o costose troppe variabili che definiscono qualità di un prodotto le caratteristiche dei
DettagliRicerca di outlier. Ricerca di Anomalie/Outlier
Ricerca di outlier Prof. Matteo Golfarelli Alma Mater Studiorum - Università di Bologna Ricerca di Anomalie/Outlier Cosa sono gli outlier? L insieme di dati che sono considerevolmente differenti dalla
DettagliDRUPAL CONTINUOUS INTEGRATION. Parte I - Introduzione
DRUPAL CONTINUOUS INTEGRATION Parte I - Introduzione La Continuous Integration è una pratica di sviluppo software nella quale i membri di un team integrano il proprio lavoro di frequente, spesso con cadenza
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 5-Indici di variabilità (vers. 1.0c, 20 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca
DettagliINCERTEZZA DI MISURA
L ERRORE DI MISURA Errore di misura = risultato valore vero Definizione inesatta o incompleta Errori casuali Errori sistematici L ERRORE DI MISURA Errori casuali on ne si conosce l origine poiche, appunto,
DettagliProbabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a)
Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B Eventi indipendenti: un evento non influenza l altro Eventi disgiunti: il verificarsi di un evento esclude l altro Evento prodotto:
DettagliInteresse, sconto, ratei e risconti
129 Interesse, sconto, ratei e risconti Capitolo 129 129.1 Interesse semplice....................................................... 129 129.1.1 Esercizio per il calcolo dell interesse semplice........................
DettagliRegolamento del Settore Attività Giovanile. Approvato dal Consiglio Federale Del 13 aprile 2013 con delibera n. 124
Regolamento del Settore Attività Giovanile Approvato dal Consiglio Federale Del 13 aprile 2013 con delibera n. 124 TITOLO I - DISPOSIZIONI GENERALI art. 1 - L Attività Giovanile 1- Per organizzare e coordinare
DettagliU.O.C. Programmazione e Controllo di Gestione. Regolamento di Budget
Regolamento di Budget 1 RIFERIMENTI NORMATIVI Preliminarmente qui di seguito si richiamano i principali riferimenti normativi che costituiscono fonte principale del presente regolamento: D.L.vo n. 502/92
DettagliPaghe. 131.1.1 Scaglioni. Fascia di reddito. Fascia di reddito
339 Paghe Capitolo 131 131.1 Suddivisione del reddito in scaglioni....................................... 339 131.1.1 Scaglioni......................................................... 339 131.1.2 Suddivisione
DettagliIl sistema di rilevazione dati per il controllo globale delle macchine di produzione
1 Il sistema di rilevazione dati per il controllo globale delle macchine di produzione Per automatizzare Ia raccolta dati di produzione e monitorare in tempo reale il funzionamento delle macchine, Meta
DettagliTENUTA SOTTO CONTROLLO DELLE REGISTRAZIONI
Rev.0 Data 10.10.2002 TENUTA SOTTO CONTROLLO DELLE REGISTRAZIONI Indice: 1.0 SCOPO 2.0 CAMPO DI APPLICAZIONE 3.0 RIFERIMENTI E DEFINIZIONI 4.0 RESPONSABILITÀ 5.0 MODALITÀ ESECUTIVE 6.0 ARCHIVIAZIONE 7.0
DettagliPresentazione delle prove ITALIANO. Alessia Mattei - Ricercatrice INVALSI 10 luglio 2014
Presentazione delle prove ITALIANO Alessia Mattei - Ricercatrice INVALSI 10 luglio 2014 Cosa contiene il QdR Esplicita i punti di riferimento concettuali e i criteri operativi utilizzati nella costruzione
DettagliIng. Simone Giovannetti
Università degli Studi di Firenze Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Ing. Simone Giovannetti Firenze, 29 Maggio 2012 1 Incertezza di Misura (1/3) La necessità di misurare nasce dall esigenza
DettagliREGOLAMENTO (UE) N. 1235/2011 DELLA COMMISSIONE
30.11.2011 Gazzetta ufficiale dell Unione europea L 317/17 REGOLAMENTO (UE) N. 1235/2011 DELLA COMMISSIONE del 29 novembre 2011 recante modifica del regolamento (CE) n. 1222/2009 del Parlamento europeo
DettagliAzienda USL n.4 - Nuovo presidio ospedaliero di Prato Prato Ugo Foscolo snc Edoardo Michele Majno
Via Giovanni Pisano, 1-59100 Prato Tel. 0574 5341 Fax 0574 53439 Pag.1 AUTORIZZAZIONE ALLE EMISSIONI IN ATMOSFERA AI SENSI DELL ART.69, MMA, DEL D.LGS.15/006 QUADRO RIASSUNTIVO DELLE EMISSIONI : (valori
DettagliAnalisi di bilancio: un modello con grafici
Esercitazioni svolte di laboratorio 2008 Scuola Duemila 207 Il caso Esercitazione svolta di laboratorio n. 3 Analisi di bilancio: un modello con grafici Roberto Bandinelli Riccardo Mazzoni Gli addetti
Dettagli