마코프 과정의 순차 표본 계획법 = Markov Process Sequential Sampling Plans
저자
Kim, Won Kyung (Department of Industrial engineering, Kyungnam University)
발행기관
慶南大學校 附設 工業技術硏究所(The Research Institute of Engineering Technology Kyungnam University)
학술지명
권호사항
발행연도
1997
작성언어
English
KDC
530.04
자료형태
학술저널
수록면
429-443(15쪽)
제공처
전통적인 축차 표본 계획법에서는 표본간의 독립성을 가정하고 있다. 본 논문에서는 데이타에 종속성이 존재할 때의 마코프 축차 표본계획법을 다룬다. 로트의 채택 또는 기각 확률은 몬테-칼로알고리듬을 이용하여 구하였고 이를 이용하여 확률비 축차 시험에서 시험이 채택 또는 기각되기 위한 불량갯수를 구할수 있다. 표본 계획법의 성능 측정도를 위한 공식을 구하였고, 제 1종 및 2종과오의 확률은 시뮬레이션으로 추정하였다. 본 연구는 생산 과정에서 명백한 종속성이 존재하는 경우 관리도 대신 사용할 수 있다. 또한 본 축자 계획법을 연장하여 다중 계획법도 수립할 수가 있다. 수치 예제에서 종속인자의 변화에 따른 표본 계획법의 특성들을 살펴본다.
In a traditional sequential acceptance sampling plan, it is assumed that the sampled items are independent each other. In this paper, Markov process sequential acceptance sampling plans are dealt when there exists dependency between sampled items. Monte-Calro algorithm is used to find the acceptance and rejection probabilities of a lot. The number of defectives for the test to be accepted and rejected in probability ratio sequential test can be found by using these probabilities. The formula for measures of performance of these sampling plans is developed. Type I and II error probabilities are estimated by simulation. This research can be applied to sequential sampling procedures in place of control charts where there is a recognized and necessary dependency during the production processes. Also, dependent multiple acceptance sampling plans can be derived by extending this sequential sampling procedure. In numerical example, the characteristics of the sampling plans are examined according to the change of the dependency factor.
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