Кіріспе
Статистика ұғымы статистикалық үлгілер
statistical patterns
Type of variation Synonyms Common cause Chance causeNon assignable causeNoiseNatural pattern
Random effects
Random error Special cause Assignable causeSignalUnnatural pattern
Systematic effects
Systematic error
Common and special causes are the two distinct origins of variation in a process, as defined in the statistical thinking and methods of Walter A. Shewhart and W. Edwards Deming. Briefly, "common causes", also called natural patterns, are the usual, historical, quantifiable variation in a system, while "special causes" are unusual, not previously observed, non quantifiable variation. The distinction is fundamental in philosophy of statistics and philosophy of probability, with different treatment of these issues being a classic issue of probability interpretations, being recognised and discussed as early as 1703 by Gottfried Leibniz; various alternative names have been used over the years. The distinction has been particularly important in the thinking of economists Frank Knight, John Maynard Keynes and G. L. S. Shackle.
Өзгеріс түрі Синонимдер Ортақ себеп Кездейсоқ себеп Тағайындалмаған себеп Шу Табиғи үлгі Кездейсоқ әсерлер Кездейсоқ қате Арнайы себеп Тағайындалатын себеп Сигнал Табиғи емес үлгі Жүйелі әсерлер Жүйелі қате
statistical patterns
Type of variation Synonyms Common cause Chance causeNon assignable causeNoiseNatural pattern
Random effects
Random error Special cause Assignable causeSignalUnnatural pattern
Systematic effects
Systematic error
Common and special causes are the two distinct origins of variation in a process, as defined in the statistical thinking and methods of Walter A. Shewhart and W. Edwards Deming. Briefly, "common causes", also called natural patterns, are the usual, historical, quantifiable variation in a system, while "special causes" are unusual, not previously observed, non quantifiable variation. The distinction is fundamental in philosophy of statistics and philosophy of probability, with different treatment of these issues being a classic issue of probability interpretations, being recognised and discussed as early as 1703 by Gottfried Leibniz; various alternative names have been used over the years. The distinction has been particularly important in the thinking of economists Frank Knight, John Maynard Keynes and G. L. S. Shackle.
Ортақ және арнайы себептер – Уолтер А. Шевхарт және У. Эдвардс Демингтің статистикалық ойлау және әдістері бойынша процестегі өзгерістің екі ерекше бастауы. Қысқасы, "ортақ себептер", сондай-ақ табиғи үлгілер деп те аталады, жүйедегі қалыпты, тарихи, өлшенетін өзгерістер, ал "арнайы себептер" – бұрын байқалмаған, ерекше, өлшеуге келмейтін өзгерістер. Бұл айырмашылық статистика философиясы мен ықтималдық философиясындағы маңызды ұғым болып табылады, бұл мәселелерге қатысты түрлі көзқарас ықтималдықты түсіндірудің дәстүрлі мәселесі болып саналады және 1703 жылы Готфрид Лейбниц бұл туралы айтқан және талқылаған; жылдар бойы әртүрлі балама атаулар қолданылып келді. Бұл айырмашылық экономистер Франк Найт, Джон Мейнард Кейнс және Г. Л. С. Шеклдің ойлауында ерекше маңызға ие болды.
statistical patterns
Type of variation Synonyms Common cause Chance causeNon assignable causeNoiseNatural pattern
Random effects
Random error Special cause Assignable causeSignalUnnatural pattern
Systematic effects
Systematic error
Common and special causes are the two distinct origins of variation in a process, as defined in the statistical thinking and methods of Walter A. Shewhart and W. Edwards Deming. Briefly, "common causes", also called natural patterns, are the usual, historical, quantifiable variation in a system, while "special causes" are unusual, not previously observed, non quantifiable variation. The distinction is fundamental in philosophy of statistics and philosophy of probability, with different treatment of these issues being a classic issue of probability interpretations, being recognised and discussed as early as 1703 by Gottfried Leibniz; various alternative names have been used over the years. The distinction has been particularly important in the thinking of economists Frank Knight, John Maynard Keynes and G. L. S. Shackle.
Экономикалық маңызы
Экономикада бұл идеялар шеңберін "Кнайтиандық белгісіздік" деп талдауға болады. Джон Мейнард Кейнс және Фрэнк Найт екеуі де өз еңбектерінде экономикалық жүйелердің ішкі болжамсыздығын талқылады және оны Людвиг фон Мизес және басқалардың дамытқан күтілетін пайдалылық тұрғысынан экономикаға математикалық көзқарасты сынау үшін пайдаланды. Кейнс әсіресе экономикалық жүйелердің өздерінің субъектілерінің болашақты болжау мүмкіншілігінің шектеулілігіне байланысты толық жұмыспен қамту тепе-теңдігіне автоматты түрде ұмтылмайтынын айтты. Ол "Жұмыспен қамту, пайыз және ақшаның жалпы теориясы" еңбегінде атап өткендей, Кейнстің ойлауы Австрия мектебі экономистерінің классикалық либерализмімен қарама-қайшы болды, бірақ Г. Л. С. Шекл Кейнстің көрегендігінің маңыздылығын мойындады және оны еркін нарық философиясы шеңберінде формалдауға тырысты. Қаржылық экономикада "қара құс" теориясы ерекше жағдайлардың маңыздылығы мен болжамсыздығына негізделген.
Keynes' thinking was at odds with the classical liberalism of the Austrian School of economists, but G. L. S. Shackle recognised the importance of Keynes's insight and sought to formalise it within a free market philosophy. In financial economics, the black swan theory is based on the significance and unpredictability of special causes.
Өндірістік және сапа менеджментіне маңызы
Арнайы себептері бар істен шығу – компонентті немесе процесті өзгерту арқылы түзетуге болатын істен шығу, ал жалпы себептері бар істен шығу жүйедегі шу сияқты болып табылады және оны болдырмау үшін нақты шаралар қолдану мүмкін емес. Гарри Альперт былай деп атап өтті: Альперт, экстремалды нәтижеге ден қойып, оны маңызды деп қарауға болатын құлшыныс бар екенін мойындайды, тіпті оның себептері көптеген жағдайларға ортақ болса да, ал оның туындауына байланысты ерекше жағдайлар – жай ғана кездейсоқтықтың нәтижесі болуы мүмкін. Мұндай әрекет менеджмент саласында көптеген салдарға алып келеді, көбінесе бұл тек қана жағымсыз нәтижелердің ауытқуын және жиілігін арттыратын, уақытша шараларға соқтырады. Деминг және Шевхарт бизнес процесін экономикалық тиімді түрде басқару құралы ретінде бақылау кестесін қолдануды ұсынды.
Деминг пен Шеварт
Жиіліктік ықтималдық аясында болашақта ерекше себептің туындау ықтималдығын анықтауға мүмкіндік беретін ешқандай процесс жоқ. Адам Бейес тәсілі мұндай ықтималдықты белгілеуге рұқсат ете ме деп ойлауы мүмкін. Ерекше себептік өзгерістің болуы Кейнс пен Демингті Бейес ықтималдығына қызығушылық танытуға итермеледі, бірақ олардың еңбектерінен ешқандай формалды синтез тумады. Шевхарт-Деминг мектебінің көптеген статистиктері ерекше себептер тәжірибеде немесе қазіргі ой-пікірде болмайды (сондықтан олар күтпеген жағдай тудырады; олардың алдын ала ықтималдығы ескерілмеген, яғни нөлге тең деп қарастырылған) деседі, сондықтан кез келген субъективті ықтималдық практикада мүлдем дұрыс бағаланбауға бейім. Жоғарыдағы Лейбництің цитатасынан көрінетінідей, бұл үлгі алуға қатысты мәселелерді де көтеріп отыр. Деминг болжам жасау қызметінде популяция болашақ оқиғалардың жиынтығы болса, ал үлгі алу аясы – тарихи оқиғалардың бір бөлігі ғана болады деп атап көрсетті. Деминг популяция мен үлгі алу аясының өзгешелігі ерекше себептік өзгерістің бар екендігі анықталғаннан кейін мәселелі болады деп санайды, сондықтан мұндай жағдайларда ықтималдық пен дәстүрлі статистиканы қолданудан бас тартады. Ол бұл қиындықты аналитикалық және санамалық статистикалық зерттеулер арасындағы айырмашылық ретінде түсіндірді. Шевхарт ерекше себептерге байланысты процестердің болжау мүмкін еместігіне байланысты, ерекше себепті жалпы себептен ажырату үшін әдеттегі ықтималдық әдістерін қолдануға болмайды деп мәлімдеді. Ол екі түрлі өзгерісті ажырату үшін статистикалық эвристика ретінде бақылау кестесін жасады. Деминг пен Шевхарт бақылау кестесін процестің статистикалық бақылау күйін бағалау құралы және болжам жасау үшін негіз ретінде қолдауға шақырады.
situations. He articulated the difficulty as the distinction between analytic and enumerative statistical studies. Shewhart argued that, as processes subject to special cause variation were inherently unpredictable, the usual techniques of probability could not be used to separate special cause from common cause variation. He developed the control chart as a statistical heuristic to distinguish the two types of variation. Both Deming and Shewhart advocated the control chart as a means of assessing a process's state of statistical control and as a foundation for forecasting.
Инженерлік жұмыста жиі кездесетін күйдегі ақаулар
Жалпы режимдегі ақаулық инженерлік салада нақты мағынаға ие. Бұл статистикалық тәуелсіз емес оқиғаларды білдіреді. Жүйенің бірнеше бөлігіндегі ақаулар бір ғана себептен туындауы мүмкін, әсіресе қоршаған ортаның жағдайына немесе ескіруге байланысты кездейсоқ ақаулар. Мысалы, өрт сөндіру жүйесінің барлық сорғылары бір бөлмеде орналасқан болса, бөлме тым ыстық болса, олардың барлығы бір уақытта, бір себеппен (бөлмедегі жылу) істен шығады. Тағы бір мысал – электрмен жабдықтаудағы ақаулық электрмен жабдықтау желісіне шуды енгізіп, бірнеше ішкі жүйелерде ақаулықтарға себеп болуы мүмкін электрондық жүйе. Бұл, әсіресе, бірнеше резервтік арналарды пайдаланатын қауіпсіздікке маңызды жүйелер үшін маңызды. Егер бір ішкі жүйеде ақаулықтың ықтималдығы p болса, онда N арналы жүйеде ақаулықтың ықтималдығы pN болады деп күтіледі. Бірақ іс жүзінде, ақаулықтың ықтималдығы әлдеқайда жоғары болады, себебі олар статистикалық тәуелсіз емес; мысалы, иондаушы сәуле немесе электромагниттік кедергі (EMI) барлық арналарға әсер етуі мүмкін. Резервтілік принципіне сәйкес, компонент ақаулығының оқиғалары статистикалық тәуелсіз болған жағдайда, олардың бірлескен пайда болу ықтималдығы көбейтіледі. Мысалы, жүйенің бір компонентінің істен шығуының ықтималдығы жылына мыңнан бір болса, олардың екеуінің бірлескен істен шығуының ықтималдығы жылына миллионнан бір болады, егер екі оқиға да статистикалық тәуелсіз болса. Бұл принцип компоненттердің резервтік болу стратегиясын қолдайды. Бұл стратегияны жүзеге асыратын бір орын – RAID 1, онда екі қатты диск компьютер деректерін резервтік түрде сақтайды. Бірақ тіпті солай болса да, жүйеде көптеген жалпы ақаулықтар болуы мүмкін. Мысалы, RAID1 жүйесі үшін екі дискіні онлайн-дүкеннен сатып алып, компьютерге орнатқан кездегі жалпы ақаулықтарын қарастырайық: дискілер бір өндірушіден және бір модельден болуы мүмкін, сондықтан олар бірдей конструкциялық кемшіліктерге ие. Дискілердің сериялық нөмірлері ұқсас болуы мүмкін, сондықтан олар бір партияның өндірісіне әсер ететін кез келген өндірістік ақауларды бөлісе алады. Дискілер бір уақытта жіберілген болуы мүмкін, сондықтан олар бірдей тасымалдау зақымдануынан зардап шеккен болуы мүмкін. Орнатылғаннан кейін екі диск те бір қуат көзіне қосылған, сондықтан олар қуат көзіне байланысты мәселелерге ұшырауы мүмкін. Орнатылғаннан кейін екі диск те бір корпусқа орналастырылған, сондықтан олар бірдей қызу оқиғаларына ұшырауы мүмкін. Олар бірдей картаға немесе аналық платаға қосылады және бірдей бағдарламалық жасақтамамен басқарылады, олар бірдей қателерге ұшырауы мүмкін. RAID1 жүйесінің сипатына байланысты екі диск те бірдей жұмыс жүктемесіне және өте ұқсас қатынау үлгілеріне ұшырайды, оларды бірдей қысымға салады. Сонымен қатар, егер екі компоненттің ақаулығының оқиғалары статистикалық жағынан барынша тәуелді болса, екеуінің де бірлескен ақаулығының ықтималдығы олардың жеке-жеке ақаулығының ықтималдығына тең болады. Мұндай жағдайда резервтіліктің артықшылықтары жоққа шығарылады. Жалпы режимдегі ақаулықтарды болдырмау үшін стратегияларға резервтік компоненттерді физикалық түрде оқшаулау кіреді. Оқшаулаумен резервтіліктің басты мысалы – ядролық электр станциясы. Жаңа ABWR үш бөлімнен тұрады, авариялық өзекті салқындату жүйелері, әрқайсысы өз генераторлары мен сорғыларымен және әрқайсысы басқалардан оқшауланған. Жаңа Еуропалық қысымды реактордың екі ғимараты бар, бірі екіншісінің ішінде. Алайда, тіпті мұнда да жалпы режимдегі ақаулыққа ұшырау мүмкін (мысалы, Фукусима Дайичи АЭС-інде Тохоку жер сілкінісі желіні бұзды, содан кейін он үш резервтік дизель генераторларының барлығы бір мезгілде кейіннен су тасқынынан залдарындағы жертөлелерді су басқан).
The disks are likely to be from the same manufacturer and of the same model, therefore they share the same design flaws. The disks are likely to have similar serial numbers, thus they may share any manufacturing flaws affecting production of the same batch. The disks are likely to have been shipped at the same time, thus they are likely to have suffered from the same transportation damage. As installed both disks are attached to the same power supply, making them vulnerable to the same power supply issues. As installed both disks are in the same case, making them vulnerable to the same overheating events. They will be both attached to the same card or motherboard, and driven by the same software, which may have the same bugs. Because of the very nature of RAID1, both disks will be subjected to the same workload and very closely similar access patterns, stressing them in the same way. Also, if the events of failure of two components are maximally statistically dependent, the probability of the joint failure of both is identical to the probability of failure of them individually. In such a case, the advantages of redundancy are negated. Strategies for the avoidance of common mode failures include keeping redundant components physically isolated. A prime example of redundancy with isolation is a nuclear power plant. The new ABWR has three divisions of Emergency Core Cooling Systems, each with its own generators and pumps and each isolated from the others. The new European Pressurized Reactor has two containment buildings, one inside the other. However, even here it is possible for a common mode failure to occur (for example, in the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant, mains power was severed by the Tōhoku earthquake, then the thirteen backup diesel generators were all simultaneously disabled by the subsequent tsunami that flooded the basements of the turbine halls).