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
- 在控制界限宽度已给定时，如何为非正态过程均值的特定偏移选择样本量和抽样间隔，以最小化监控成本？
- 方法与思路
- 作者以Edgeworth级数前四项表示非正态密度，构造均值控制图的每小时成本，并推导和数值求解最优抽样设置。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出最优样本量和间隔，并用表格比较非正态情形、待检测均值偏移及控制界限宽度变化的影响。
- 阅读关注点
- 应核对密度近似的适用范围、成本组成、均值偏移和控制界限设定，以及数值优化的约束和敏感性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；未列明成本参数、最优解或近似误差，工业过程监控结果不能直接外推为宏观结构变化结论。
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.