A Decision-Theoretic Approach to Defining Variables Sampling Plans for Finite Lots: Single Sampling for Exponential and Gaussian Processes
有限批量计量抽样方案的决策理论方法：指数与高斯过程的单次抽样AI 解读 ↓
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有限批量计量抽样方案的决策理论方法：指数与高斯过程的单次抽样
- 研究问题
- 对于有限生产批量，如何设计基于连续测量值的单次验收抽样方案，在给定风险水平下控制所需样本量？
- 方法与思路
- 作者以决策理论推导有限批量抽样方案，先建立一般生产过程的抽样分布，再为正态和指数过程确定单侧接受域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在给定风险水平的比较中，该方案较超几何方案或假设无限批量的计量抽样方案可明显节省样本量。
- 阅读关注点
- 应核对有限批量抽样分布的构造、风险与损失的定义、单侧接受域的求法，以及比较方案是否采用一致的风险标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未给出节省幅度、风险设置或适用条件，不能判断其他生产分布下的表现。
原文摘要
A decision-theoretic approach is used to derive a variables sampling plan applicable to finite lots. A sampling distribution is derived for a general manufacturing process, and one-sided acceptance regions are determined for the particular cases in which the manufacturing process is described by either a normal distribution or an exponential distribution. Comparisons show that for a given risk level, a substantial savings in sample sizes can be effected over those required by previously available procedures (hypergeometric plans or variables plans with an infinite lot assumption).