論文の概要: Acceptance or Rejection of Lots while Minimizing and Controlling Type I and Type II Errors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14514v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 15:02:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-23 06:09:49.411608
- Title: Acceptance or Rejection of Lots while Minimizing and Controlling Type I and Type II Errors
- Title（参考訳）: I型およびII型エラーの最小化と制御におけるロットの受容・排除
- Authors: Edson Luiz Ursini, Elaine Cristina Catapani Poletti, Loreno Menezes da Silveira, José Roberto Emiliano Leite,
- Abstract要約: 二重仮説テスト(double hypothesis test、DHT)は、I型(生産者)とII型(消費者)のエラーを制御するテストである。
部品のバッチの開発や製造プロセス、サプライヤーから購入する場合にも適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The double hypothesis test (DHT) is a test that allows controlling Type I (producer) and Type II (consumer) errors. It is possible to say whether the batch has a defect rate, p, between 1.5 and 2%, or between 2 and 5%, or between 5 and 10%, and so on, until finding a required value for this probability. Using the two probabilities side by side, the Type I error for the lower probability distribution and the Type II error for the higher probability distribution, both can be controlled and minimized. It can be applied in the development or manufacturing process of a batch of components, or in the case of purchasing from a supplier, when the percentage of defects (p) is unknown, considering the technology and/or process available to obtain them. The power of the test is amplified by the joint application of the Limit of Successive Failures (LSF) related to the Renewal Theory. To enable the choice of the most appropriate algorithm for each application. Four distributions are proposed for the Bernoulli event sequence, including their computational efforts: Binomial, Binomial approximated by Poisson, and Binomial approximated by Gaussian (with two variants). Fuzzy logic rules are also applied to facilitate decision-making.
- Abstract（参考訳）: 二重仮説テスト(double hypothesis test、DHT)は、I型(生産者)とII型(消費者)のエラーを制御するテストである。
バッチが1.5から2%の欠陥率、または2から5%の欠陥率、あるいは5から10%の欠陥率を持つかどうかを、この確率に必要な値を見つけるまで判断することができる。
2つの確率を並べて使うと、低い確率分布のタイプI誤差と高い確率分布のタイプII誤差の両方を制御・最小化できる。
部品のバッチの開発又は製造プロセス、あるいは供給者から購入する場合、その技術及び/又は入手に利用可能なプロセスを考慮して、欠陥(p)の割合が不明な場合に適用することができる。
テストのパワーは、更新理論に関連する連続的失敗の限界(LSF)の合同適用によって増幅される。
各アプリケーションに最適なアルゴリズムの選択を可能にする。
ベルヌーイ事象列には、ビノミアル、ポアソンによって近似されたビノミアル、ガウスによって近似されたビノミアルの4つの分布が提案されている。
ファジィ論理規則は意思決定を容易にするためにも適用される。
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