A Prediction Interval Approach to Obtaining Variables Sampling Plans for Small Lots: Single Sampling from Gaussian Processes
小批量计量抽样方案的预测区间方法：正态过程的单次抽样AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论工业质量控制中的有限批量验收抽样，与所列计量领域细分没有直接对应依据。
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代码、数据与补充材料
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小批量计量抽样方案的预测区间方法：正态过程的单次抽样
- 研究问题
- 在正态过程产生的有限小批量产品中，如何设计单次计量抽样方案，使获接受的批次以较高概率满足单侧规格下的零缺陷要求？
- 方法与思路
- 作者用预测区间推导有限批量的计量抽样方案，考察批量为五至七十的情况，并提供结合批量与可接受质量水平选样本量的表。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方案旨在使获接受批次以高概率零缺陷，并称相较可比的超几何抽样方案，计量方案可显著节省样本量。
- 阅读关注点
- 应核对高概率保证的具体表述、正态过程假设和单侧规格的作用，以及与超几何方案比较时质量标准是否一致。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；概率水平、具体样本量及节省幅度未给出，不能外推到非正态过程或其他版本。
原文摘要
A prediction-interval approach is used to derive variables sampling plans applicable to finite lots. A normally distributed process is assumed, and lots ranging in size from 5 to 70 are considered. The plans are such that, with high probability, accepted lots will have zero defects (defined in terms of one-sided specification limits). Further, tabulations provide information which is useful for selecting sample size for a specified combination of lot size and acceptable quality level. Substantial savings in sample size can be achieved by using variables plans in place of the comparable hypergeometric sampling plans.