Optimum Sample Size and Sampling Interval for Controlling the Mean of Non-Normal Variables
控制非正态变量均值的最优样本量与抽样间隔AI 解读 ↓
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控制非正态变量均值的最优样本量与抽样间隔
- 研究问题
- 监控非正态过程均值并检测指定幅度的变化时，在给定控制界限宽度下，如何选择使每小时成本最低的样本量和抽样间隔？
- 方法与思路
- 作者用Edgeworth级数前四项表示非正态密度，建立均值控制图的每小时成本，并推导及数值求解最优样本量与抽样间隔。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文给出成本最小化的抽样设计，并以表格比较非正态情形、待检测均值变化及控制界限宽度改变时的最优选择。
- 阅读关注点
- 应核对密度近似的有效范围、成本组成及检测机制，查看数值设定和控制界限变化对最优解的影响与稳定性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；成本参数、近似误差和数值表未提供，工业均值监控不能直接外推为宏观结构变化分析。
原文摘要
Following Duncan [3], the per hour cost of the process under the surveillance of a mean chart for controlling the mean of non-normal variables whose density function is represented by the first four terms of an Edgeworth series is obtained. The sample size and sampling interval which minimize the cost for detecting a particular shift in the process average are derived when the width of the control limits is specified. They are numerically determined for different non-normal situations by assuming various cost values when a particular shift in the process average is to be detected. They are presented in a table which compares the changes in optimum sample size and sampling interval due to changes in (a) the non-normal situation, (b) the shifts to be detected in the process average and (c) width of the control limits specified.