Tests of Increased Severity
提高严苛程度的试验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论产品试验与抽样设计，未提供因果识别、离散选择或金融风险等细分的明确依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
提高严苛程度的试验
- 研究问题
- 当产品在使用中失效的比例极低、常规抽样方案需要过大样本时，如何利用受试对象对刺激强度的响应设计高效试验？
- 方法与思路
- 作者讨论这类质量要求下抽样方案的统计问题，推荐一种已用于生物测定和爆炸物试验的程序，关注响应随刺激强度的变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出应对低失效率检验的抽样思路，并称所推荐程序已有实际用途，认为同类统计技术可能适用于其他刺激响应研究。
- 阅读关注点
- 应核对严苛程度如何调整、试验响应如何联系实际使用中的失效概率，以及抽样规则、效率评价和适用范围的具体依据。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出具体程序、响应模型、样本量或误差控制，不能确认跨领域推广效果。
原文摘要
Certain manufactured items must be produced of such quality that only a very small fraction will fail when used. In problems of this sort standard sampling plans are impractical because of the excessively large sample sizes required. In this paper we consider the statistical questions involved in developing an efficient sampling plan for such problems, and recommend a procedure which has been found very useful in biological assay and in the testing of explosives. There is good reason to believe that the same statistical techniques can also be used in many other fields in which one is interested in studying the response of objects tested as a function of the strength of the stimuli to which they are subjected.