Изотропный выбор отклонений. Алгоритм выбора отклонений для радиальных элементов, при котором единое значение отклонения определяется с помощью некоторых эвристических расчетов, использующих число элементов и занимаемый ими объем пространства входных данных, с целью получить "разумную степень перекрытия" (Haykin, 1994).

См. главу  Нейронные сети.

Индексы C_pk, C_p, C_r.
Потенциальная пригодность (C_p). Это наиболее простой и непосредственный индикатор пригодности процесса. Он определяется как отношение ширины спецификации к ширине процесса; используя границы ± 3 сигма можно выразить этот индекс так:

C_p = (ВГС-НГС)/(6*сигма)

Другими словами, данный индекс может интерпретироваться как та часть стандартной кривой нормального распределения (ширина процесса), которая находится внутри границ инженерных допусков (при условии, что процесс центрирован).

Поправка на нецентральность (K). Мы можем скорректировать индекс C_p с учетом нецентральности распределения. А именно, мы можем вычислить:

K = abs(Заданный центр - Среднее)/(1/2(ВГС-НГС))

Этот корректирующий множитель соответствует величине нецентральности (заданный центр спецификации минус среднее процесса) относительно ширины спецификации.
Демонстрируемое качество (C_pk). Наконец, в случае нецентральности, мы можем уточнить значение C_p, вычислив:

C_pk = (1-k)*C_p

Если процесс идеально центрирован, то k равно нулю и C_pk равно C_p. Однако если процесс смещается относительно заданного центра, k увеличивается и C_pk становится меньше C_p.

Отношение пригодностей (C_r). Этот индекс эквивалентен C_p; а именно, он вычисляется как 1/C_p (обратный к C_p).

Оценка сигма. Когда набор данных состоит из нескольких выборок, как в случае данных, собранных для построения графика контроля качества, мы можем использовать два различных индекса для оценивания изменчивости данных. Один - обычное стандартное отклонение для всех наблюдений, не отражающее разбиение множества наблюдений на выборки, и другой, оценивающий свойственную процессу изменчивость на основании внутривыборочной изменчивости. Когда общая изменчивость процесса используется в стандартных вычислениях, связанных с пригодностью процесса, получаемые индексы обычно называются индексами производительности процесса (поскольку они описывают реальную производительность процесса; наиболее распространенные индексы - P_p, P_r и P_pk), в тоже время индексы, вычисленные на основании свойственной процессу изменчивости (внутривыборочного сигма) называются индексами пригодности (поскольку они описывают свойственную процессу пригодность; наиболее распространеные индексы - C_p, C_r и C_pk).

См. разделы  Индексы пригодности процесса и Анализ пригодности процесса.

Индексы P_pk, P_p, P_r.
См. разделы Индексы производительности процесса, Индексы Cpk, Cp, Cr, а также Анализ пригодности процесса.

Индексы пригодности процесса. В промышленном контроле качества, когда контролируют процесс, часто вычисляют меры качества произведенной продукции (и, таким образом, пригодность процесса); а именно, в каких допустимых пределах изменяется произведенная продукция. При заданной выборке некоторого размера, можно оценить стандартное отклонение соответствующей характеристики качества (например, размеров поршневых колец), затем можно построить гистограмму   распределения характеристики.

Если распределение характеристики качества - нормальное, то можно сделать выводы о пропорциональности элементов (размеров колец) в определенных пределах (также доступны распределения, не являющиеся нормальными, см. например Метод процентилей).

Общеупотребительными индексами пригодности процесса являются C_p, C_r и C_pk. Все они отражают отношения технически возможных отклонений (размаха процесса) к ± 3 сигма пределам от первоначальных спецификаций.

За подробностями обратитесь к разделу Индексы пригодности процесса, а также Производительность процесса.

Индексы производительности процесса. При исследовании процесса с помощью карт контроля качества (например, X-карта и R-карта контроля качества) часто полезно вычислять индексы пригодности процесса. А именно, когда набор данных состоит из разных выборок, таких как данные, собранные для карт контроля качества, то можно вычислить два разных индекса. Один из них - это обычное стандартное отклонение для всех наблюдений, без учета того, что данные взяты из разных выборок; другой - оценка вариации процесса с помощью внутривыборочной изменчивости. Например, при построении X-карт и R-карт можно использовать обычную R/d2 оценку для сигма процесса (см. Duncan, 1974; Montgomery, 1985, 1991). Однако заметим, что эта оценка состоятельна, только если процесс статистически устойчив. Подробное обсуждение см. в справочном руководстве ASQC/AIAG(ASQC/AIAG, 1991, стр. 80).

Если общая изменчивость процесса используется в вычислениях обычной пригодности, то окончательные индексы рассматривают как индексы производительности процесса (они описывают настоящую производительность процесса; индексы P_p, P_r и P_pk), а если индексы вычисляют с помощью врожденной изменчивости (сигма внутри выборки), то их рассматривают как индексы пригодности (поскольку они описывают врожденную пригодность процесса; индексы C_p, C_r и C_pk).

См. разделы  Индексы пригодности процесса и Анализ пригодности процесса.

Инерция (в анализе соответствий). Термин инерция в анализе соответствий используется по аналогии с определением в прикладной математике понятия "момент инерции", которое определяется как интеграл массы,  умноженной на квадрат расстояния до центра масс (смотри, например, Greenacre, 1984, стр.35). Инерция определяется как значение статистики хи-квадрат   Пирсона для двухвходовой таблицы, деленное на сумму всех наблюдений в таблице.

Интенсивность. Часто полезно рассматривать функцию, описывающую вероятность отказа в течение малого промежутка времени, при условии, что отказ не наступил в начале промежутка. Эта функция называется функцией интенсивности (или, иногда условной функцией интенсивности). Ее общий вид:

h(t) = f(t)/(1-F(t))

где h(t) обозначает функцию интенсивности (от времени t), f(t) - плотность, F(t) - функцию распределения.

Для получения дополнительной информации см. главу Анализ выживаемости, а также раздел  Распределение Вейбулла и анализ надежности/времен отказов в главе об анализе процессов.

Интервальная шкала. Эта шкала измерений позволяет не только упорядочить наблюдения, но и количественно выразить расстояния между ними (при этом на шкале не обязательно присутствует абсолютная нулевая отметка).

См. также раздел Шкалы измерений.

Интерполяция. Восстановление значения функции в промежуточной точке по известным ее значениям в соседних точках.