에 의해 게시 Yoshinobu Yamamura
1. 1994, p.
2. 1994, p.
3. この計算では(Johnson, et al.
4. 自由度3以上は(Johnson, et al.
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다운로드 | 개발자 | 리뷰 | 평점 |
---|---|---|---|
$4.99 Mac OS의 경우 | Yoshinobu Yamamura | 0 | 1 |
■ 「有意水準と誤差の範囲でサンプル・サイズ」「失敗のない場合のサンプル・サイズ」「決まった数の失敗のあるサンプル・サイズ」を計算する。 --- ■ 「Γ(ガンマ)関数」「χ(カイ)2乗分布(密度関数)」「χ(カイ)2乗分布表」「製品全てが良品の確率」を計算する付録がある。 --- ■ 「有意水準と誤差の範囲でサンプル・サイズ」では、「誤差の範囲(0.00から0.50の範囲)」と「有意水準(0.01、0.05、0.10のいずれか)」の2つを指定して計算する。 ----- ■ 「失敗のない場合のサンプル・サイズ」では「リスク(「低」「中」「高」のいずれか)」「有意水準」 の2つを指定して計算する。 「リスク」は「FMEAによるリスク計算」等を参考に、リスク・プライオリティ・ナンバー(RPN)を計算する。 監督官庁、監査機関、等が予めRPNとリスクの「低」「中」「高」を結びつけている場合にはそれを採用する。 そうでなければ、自社の品質基準に合わせてRPNとリスクの「低」「中」「高」を対応させておく。 ----- ■ 「決まった数の失敗のあるサンプル・サイズ」では「失敗数」「リスク」「有意水準」の3つを指定して計算する。 「失敗数」とはこの計算で得られるサンプル・サイズの中にどれだけ失敗があるかを指定する。 この計算はχ(カイ)2乗分布を使っている。 この計算では(Johnson, et al. 1994, p. 415-450)で紹介されている近似計算のうち、Extended Wilson-Hilferty法を使っている。 真値との誤差は小さいものの、近似計算であることを了承のこと。 この場合、渡されるパラメータの自由度は4以上なので、下記解説(*)の数表は使っていない。 ----- ■「Γ(ガンマ)関数」では「入力パラメータ(少数点以下第一位が0、または、0.5の正の数)」を指定して計算する。 ----- ■ 「χ(カイ)2乗分布(密度関数)」では「変数」「自由度」の2つのパラメータを指定して計算する。 ----- ■ 「χ(カイ)2乗分布表」では「自由度」を指定して計算する。 この計算で、自由度1、および、2は別途計算した数表から1行を求めている(*)。 自由度3以上は(Johnson, et al. 1994, p. 415-450)で紹介されている近似計算のうち、Extended Wilson-Hilferty法を使っている。 真値との誤差は小さいものの、近似計算であることを了承のこと。 ----- ■ 「製品全てが良品の確率」では「製品数」「欠陥数」「取り出した製品数」の3つのパラメータを指定して全てが良品の確率を計算する。このうち、製品数と欠陥数は母集団パラメータ、取り出した製品数は標本数(サンプル・サイズ)である。 -----
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