カテゴリー: 抜取検査

  • JISZ9010計量値逐次抜取検査(σ既知)の場合がわかる

    JISZ9010計量値逐次抜取検査(σ既知)の場合がわかる

    「計量値逐次抜取検査(JISZ9010)がよくわからない」、「標準偏差σが既知の場合の合格判定線の求め方がわからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    計量値逐次抜取検査(JISZ9010)の理論がわかる(標準偏差σが既知)

    計量逐次抜取検査は
    ①標準偏差σが既知で、母平均値μが未知の場合
    ②標準偏差σが未知で、母平均値μが既知の場合
    (関連記事:)
    の2種類を考えます。

    計量値逐次抜取検査(JISZ9010)の理論がわかる(標準偏差σが既知)

    • ①逐次抜取検査は合格判定線で判断
    • ②合格判定線の導出方法がわかる
    • ③上限規格値が与えられている場合の合格判定線の導出方法がわかる
    • ④下限規格値が与えられている場合の合格判定線の導出方法がわかる

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    逐次抜取検査の関連記事

    計数値逐次抜取検査、計量値の抜取検査の基礎についての関連記事を紹介します。併せて読んでください。

    【0】計量抜取検査がわかる関連記事




    【1】計数逐次抜取検査がわかる関連記事

    ①逐次抜取検査は合格判定線で判断

    逐次抜取検査は計数値・計量値に関係なく、合格判定線で検査を評価します。
    ● X ≥ sn + h1 :不合格(検査終了)
    ● X ≤ sn-h0 :合格(検査終了)
    ● sn-h0 < X < sn+h1 :検査続行

    上の3つの不等式を作ることが本記事の目標となります。

    ②合格判定線の導出方法がわかる

    確率を定義

    計量値は、ある正規分布に従っていると仮定します。

    確率変数xは、母平均μは未知、母標準偏差σは既知とする正規分布に従っており、その確率密度関数を定義します。

    \(f(x)\)=\(\frac{1}{σ\sqrt{2π}} exp(-\frac{1}{2}(\frac{x-μ}{σ})^2)\)

    次に、ロットから大きさn個を抜き取ったときの確率密度関数を定義します。
    ●母平均値が\(μ_0\)の場合
    \(p_{0n}\)=\(f(x_1)f(x_2)…f(x_n)\)
    =\((\frac{1}{σ\sqrt{2π}})^n exp(-\frac{1}{2σ^2} \sum_{i=1}^{n}(x_i-μ_0)^2)\)

    ●母平均値が\(μ_1\)の場合
    \(p_{1n}\)=\(f(x_1)f(x_2)…f(x_n)\)
    =\((\frac{1}{σ\sqrt{2π}})^n exp(-\frac{1}{2σ^2} \sum_{i=1}^{n}(x_i-μ_1)^2)\)

    確率密度関数の積を定義して、計算するところが、無理矢理な感じがしますが、合格判定線を導出に必要なためです。

    合格判定式

    OC曲線を見ながら、合否判定条件式を作ります。

    OC曲線

    合格判定条件式

    ● \(\frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) ≥ \(\frac{1-β}{α}\):不合格
    ● \(\frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) ≤ \(\frac{β}{1-α}\):合格
    ● \(\frac{β}{1-α}\) < \(\frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) < \(\frac{1-β}{α}\) :検査続行

    ここで、
    \(\frac{p_{1n}}{p_{0n}}\)=\(\frac{(\frac{1}{σ\sqrt{2π}})^n exp(-\frac{1}{2σ^2} \sum_{i=1}^{n}(x_i-μ_1)^2)}{ (\frac{1}{σ\sqrt{2π}})^n exp(-\frac{1}{2σ^2} \sum_{i=1}^{n}(x_i-μ_0)^2)}\)

    変形すると、
    \(\frac{p_{1n}}{p_{0n}}\)=\(exp(-\frac{1}{2σ^2}(\sum_{i=1}^{n}(x_i-μ_1)^2- \sum_{i=1}^{n}(x_i-μ_0)^2))\)

    log(底はe(自然対数))を取ります。
    \(log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\)=\(\frac{μ_1-μ_0}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)

    先の、判定条件式もlogをとって整理します。

    合格判定条件式

    ● \(log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) ≥ \( log\frac{1-β}{α}\):不合格
    ● \(log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) ≤ \(log \frac{β}{1-α}\):合格
    ● \(log \frac{β}{1-α}\) < \( log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) < \( log\frac{1-β}{α}\) :検査続行

    ③上限規格値が与えられている場合の合格判定線の導出方法がわかる

    合格判定条件式

    ● \(log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) ≥ \( log\frac{1-β}{α}\):不合格
    ● \(log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) ≤ \(log \frac{β}{1-α}\):合格
    ● \(log \frac{β}{1-α}\) < \( log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\) < \( log\frac{1-β}{α}\) :検査続行

    \(log \frac{p_{1n}}{p_{0n}}\)=\(\frac{μ_1-μ_0}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)
    を代入します。

    ● \(\frac{μ_1-μ_0}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)≥ \( log\frac{1-β}{α}\):不合格
    ● \(\frac{μ_1-μ_0}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)≤ \(log \frac{β}{1-α}\):合格
    ● \(log \frac{β}{1-α}\) < \(\frac{μ_1-μ_0}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)< \( log\frac{1-β}{α}\) :検査続行

    上限規格値が与えられている場合とは

    ここで、上限規格値が与えられている場合とは、
    \(μ_1-μ_0 >0\)
    ということです。

    変数を別の変数に置き換えます。
    ● a=\(log \frac{1-β}{α}\)
    ● b=\(log \frac{1-α}{β}\)、-b=\(log \frac{β}{1-α}\)
    ● X=\(\sum_{i=1}^{n} x_i\)
    ● \(h_0\)=\(\frac{bσ^2}{μ_1-μ_0}\)
    ● \(h_1\)=\(\frac{aσ^2}{μ_1-μ_0}\)
    ● s=\(\frac{μ_1+μ_0}{2}\)

    合格判定式に代入します。
    ● X- sn ≥ \(h_1\):不合格
    ● X – sn ≤ -\(h_0\):合格
    ● \(\)-h_0 > X-sn > h1:検査続行
    とすっきりした式でまとめることができます。

    まとめ

    ●●入力変数一覧

    a =\(log \frac{1-β}{α}\) X =\(\sum_{i=1}^{n} x_i \)
    b =\(log \frac{1-α}{β}\) h0 =\(\frac{bσ^2}{μ_1-μ_0}\)
    -b =\(log \frac{β}{1-α}\) h1 =\(\frac{aσ^2}{μ_1-μ_0}\)
    s =\(\frac{μ_1+μ_0}{2}\)

    ●●合格判定式
    ● X- sn ≥ \(h_1\):不合格
    ● X – sn ≤ -\(h_0\):合格
    ● \(\)-h_0 < X-sn < h1:検査続行

    ④下限規格値が与えられている場合の合格判定線の導出方法がわかる

    合格判定条件式

    ★ \(\frac{μ_0-μ_1}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)≤ -\( log\frac{1-β}{α}\):合格
    ★ \(\frac{μ_0-μ_1}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)≤ -\(log \frac{β}{1-α}\):不合格
    ★ -\( log\frac{1-β}{α}\) < \(\frac{μ_1-μ_0}{σ^2}(\sum_{i=1}^{n} x_i – \frac{μ_1+μ_0}{2}n)\)< -\(log \frac{β}{1-α}\):検査続行

    上限が与えられている場合から正負符号を入れ換える必要があります。●と★で区別しています。

    下限規格値が与えられている場合とは

    ここで、下限規格値が与えられている場合とは、
    \(μ_1-μ_0 <0\)
    ということです。

    下限規格値と上限規格値では、正負の符号の違いによって、
    合格判定式の数式が少し異なります。

    変数を別の変数に置き換えます。
    ● a=\(log \frac{1-β}{α}\)
    ● b=\(log \frac{1-α}{β}\)、-b=\(log \frac{β}{1-α}\)
    ● X=\(\sum_{i=1}^{n} x_i\)
    ★ \(h_0\)=\(\frac{bσ^2}{μ_0-μ_1}\)
    ★ \(h_1\)=\(\frac{aσ^2}{μ_0-μ_1}\)
    ● s=\(\frac{μ_1+μ_0}{2}\)

    ●は上限も下限も同じ式ですが、★の\(h_0\),\(h_1\)の分母が上限規格値と正負が逆です。

    合格判定式に代入します。
    ★ X- sn ≤ -\(h_1\):合格
    ★ X – sn ≥ \(h_0\):不合格
    ★ \(\)-h_1 > X-sn > \(h_0\):検査続行
    とすっきりした式でまとめることができます。

    まとめ

    入力変数一覧

    a =\(log \frac{1-β}{α}\) X =\(\sum_{i=1}^{n} x_i \)
    b =\(log \frac{1-α}{β}\) h0 =\(\frac{bσ^2}{μ_0-μ_1}\)
    -b =\(log \frac{β}{1-α}\) h1 =\(\frac{aσ^2}{μ_0-μ_1}\)
    s =\(\frac{μ_1+μ_0}{2}\)

    合格判定式
    ★ X- sn ≤ -\(h_1\):合格
    ★ X – sn ≥ \(h_0\):不合格
    ★ \(\)-h_1 < X-sn < \(h_0\):検査続行

    合格判定式を使った実際の例は関連記事で解説します。

    まとめ

    計量値逐次抜取検査(JISZ9010)の理論がわかる(標準偏差σが既知)について、合格判定線の導出方法について解説しました。

    • ①逐次抜取検査は合格判定線で判断
    • ②合格判定線の導出方法がわかる
    • ③上限規格値が与えられている場合の合格判定線の導出方法がわかる
    • ④下限規格値が与えられている場合の合格判定線の導出方法がわかる

  • 計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(ポアソン分布)

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(ポアソン分布)

    「計数逐次抜取検査(JISZ9009)がよくわからない」、「合格判定線や平均検査個数の導出方法がわからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(ポアソン分布)

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(ポアソン分布)

    • ①逐次抜取検査とは何かがわかる
    • ②合格判定線が必要な理由がわかる
    • ③合格判定線の作り方がわかる

    本物の「抜取検査」問題集を販売します!

    QC検定®1級合格したい方、抜取検査の本質・理論をしっかり学びたい方におススメです。
    今回、【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売します! 内容は、①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ の7章全47題を演習できる問題集です。しっかり勉強しましょう。

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    ①逐次抜取検査とは何かがわかる

    関連記事にまとめています。QCプラネッツでは、計数抜取検査は二項分布とポアソン分布の両方を解説します。ポアソン分布に慣れましょう。

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)
    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論を解説します。OC曲線から逐次検査続行か、終了かを判断する判定式を詳細に解説します。また、平均検査個数の式も紹介します。逐次抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ②合格判定線が必要な理由がわかる

    関連記事にまとめています。QCプラネッツでは、計数抜取検査は二項分布とポアソン分布の両方を解説します。ポアソン分布に慣れましょう。

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)
    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論を解説します。OC曲線から逐次検査続行か、終了かを判断する判定式を詳細に解説します。また、平均検査個数の式も紹介します。逐次抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ③合格判定線の作り方がわかる

    逐次抜取検査の理論を詳細に解説した良書などが、ほとんどないため、QCプラネッツでしっかり解説します。
    ポアソン分布についての逐次抜取検査の理論もほとんど書いていないため、QCプラネッツでしっかり解説します。

    OC曲線から関係式を導出

    計数値の抜取検査はすべて、OC曲線から考えます。

    OC曲線を描きます

    OC曲線

    赤枠はロットの不合格領域で、青枠がロットの合格領域です。

    生産者危険を示す不良率p0、消費者危険を示す不良率p1とロット不良率について図から読むと
    q0n=1-α、1-q0n
    q1n=β、1- q1n=1-β
    となります。

    ここで、q0n, q1nを次のように定義します。
    サンプル数nを抜き取り、n個の中にd個の不良品があるとして、
    q0n:不良率p0であるときにロットが合格する確率
    q1n:不良率p1であるときにロットが合格する確率
    とします。

    q0nとq1nの式を作ります。
    ●二項分布では、
    \(q_{0n}\)=\({}_nC_d p_0^d(1-p_0)^{n-d}\)
    \(q_{1n}\)=\({}_nC_d p_1^d(1-p_1)^{n-d}\)
    です。

    ●ポアソン分布では、
    \(q_{0n}\)=\(e^{-np_0}\frac{(np_0)^d}{d!}\)
    \(q_{1n}\)=\(e^{-np_1}\frac{(np_1)^d}{d!}\)
    です。

    注意として、不良品数dに限定します。通常はロットの合格率はΣの和となりますが、今回はΣを入れません(強引な感じがしますけど)

    ポアソン分布のOC曲線の描き方について、関連記事で詳しく解説しています。エクセルで自動で曲線が描けるプログラムも紹介しています。

    関連記事




    これだけ読めば、ポアソン分布恐怖症もなくなるでしょう。

    合格判定条件式を導出

    合格判定条件式

    不良率p0, p1におけるロットの合格率を
    \(q_{0n}\)=\(e^{-np_0}\frac{(np_0)^d}{d!}\)
    \(q_{1n}\)=\(e^{-np_1}\frac{(np_1)^d}{d!}\)
    としました。

    次に合格、不合格の判定条件式を作ります。

    ●逐次抜取検査の合格、不合格、検査続行の判定式
    ①合格:\(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\) ≤ \(\frac{β}{1-α}\)
    ②不合格:\(\frac{1-β}{α}\) ≤ \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)
    ③検査続行:\(\frac{β}{1-α}\) < \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\) < \(\frac{1-β}{α}\)
    (③は①と②の間のイメージです。)

    OC曲線の図を見ながら、判定式を確認しましょう。\(\frac{1-β}{α}\)と\(\frac{β}{1-α}\) の意味を理解するのに、時間がかかるかもしれません。

    OC曲線

    ここで、\(\frac{1-β}{α}\)と\(\frac{β}{1-α}\)の大小関係を確認します。
    \(\frac{1-β}{α}\)-\(\frac{β}{1-α}\)
    =\(\frac{(1-α)(1-β)-αβ}{α(1-α}\)
    =\(\frac{1-(α+β)}{α(1-α}\) > 0
    (α=0.05,β=0.10などと小さい値をとるので、1-(α+β) > 0)
    よって、
     \(\frac{1-β}{α}\) > \(\frac{β}{1-α}\)

    合格判定条件式を計算

    \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)を計算します。

    \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)=\(\frac{ e^{-np_1}\frac{(np_1)^d}{d!}}{ e^{-np_0}\frac{(np_0)^d}{d!}}\)
    =\(e^{-n(p_1-p_0)}(\frac{p_1}{p_0})^d\)

    指数が多いので、\(log_e\)を取ります。ポアソン分布の式には自然対数eがあるので、対数は10よりeを選択します。
    \(log \frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)=\(-n(p_1-p_0)+d(log p_1 – log p_0)\)

    合格判定式について式を変形します。
    ①合格:\(-n(p_1-p_0)+d(log p_1 – log p_0)\) ≤ \(log \frac{β}{1-α}\)
    ②不合格:\(log \frac{1-β}{α}\) ≤ \(-n(p_1-p_0)+d(log p_1 – log p_0)\)
    ③検査続行:\(log \frac{β}{1-α}\) < \(-n(p_1-p_0)+d(log p_1 – log p_0)\)< \(log\frac{1-β}{α}\)

    大変な式に見えますが、大丈夫です。
    ここで 以下のように変数を定義して整理します。
    \(a\)=\(log \frac{1-β}{α}\)
    -\(b\)=\(log \frac{β}{1-α}\)
    \(g_1\)=\(p_1-p_0\)
    -\(g_2\)=\(log p_1 – log p_0\)

    合格判定式について式を変形します。
    ①合格:-n\(g_1\)+d\(g_2\) ≤ -\(b\)
    ②不合格:\(a\) ≤ -n\(g_1\)+d\(g_2\)
    ③検査続行:-\(b\) < -n\(g_1\)+d\(g_2\) < \(a\)

    合格判定式についてさらに、式を変形します。
    ①合格:d ≤ \(n \frac{g_1}{g_2}-\frac{b}{g_2}\)
    ②不合格:\(n \frac{g_1}{g_2}+\frac{a}{g_2}\) ≤ d
    ③検査続行:\(n \frac{g_1}{g_2}-\frac{b}{g_2}\) < d < \(n \frac{g_1}{g_2}+\frac{a}{g_2}\)

    さらに、変数を置き換えて見やすく整理します。
    \(h_1\)=\(\frac{b}{g_2}\)
    \(h_2\)=\(\frac{a}{g_2}\)
    s=\(\frac{g_1}{g_2}\)

    合格判定式をまとめます。
    ①合格:d ≤ -\(h_1\)+sn
    ②不合格: \(h_2\)+sn ≤ d
    ③検査続行:-\(h_1\)+sn < d & \(h_2\)+sn

    直線の領域を表現する式に整理することができました。

    合格判定線を作成

    かなりの変数を置き換えたので一旦整理します。

    a=\(log\frac{1-β}{α}\) \(h_1\)=\(\frac{b}{g_2}\) 合格判定線
    -b=\(log\frac{β}{1-α}\) \(h_2\)=\(\frac{a}{g_2}\) y=-\(h_1\)+sn
    \(g_1\)=\(p_1 – p_0\) s=\(\frac{g_1}{g_2}\) 不合格判定線
    \(g_2\)=\(log p1-log p0\) y=\(h_2\)+sn

    具体事例

    α=0.01,β=0.05,p0=0.08,p1=0.15の場合の判定線を計算します。
    上の表を使って計算すると、
    a=1.26,b=0.98,g1=0.07,g2=0.063,h1=1.56,h2=2.00,s=0.111
    が導出できます。

    結果が下図の通りとなります。

    逐次抜取検査

    まとめ

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)でポアソン分布の合格判断基準について、解説しました。

    • ①逐次抜取検査とは何かがわかる
    • ②合格判定線が必要な理由がわかる
    • ③合格判定線の作り方がわかる

  • 計数逐次抜取検査の特徴がわかる

    計数逐次抜取検査の特徴がわかる

    「計数逐次抜取検査(JISZ9009)がよくわからない」、「不良率p、第1種の誤りα、第2種の誤りβと合格判定線の関係がわからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    計数逐次抜取検査の特徴がわかる

    計数逐次抜取検査の特徴がわかる

    • ①合格判定と検査実行の関係がわかる
    • ②合格判定条件式からJISZ9009付表の値が求められる
    • ③合格判定線と不良率・ロット合格率の関係がわかる

    計数逐次抜取検査の理論は、関連記事で解説しています。本記事は、実践編を解説します。

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)
    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論を解説します。OC曲線から逐次検査続行か、終了かを判断する判定式を詳細に解説します。また、平均検査個数の式も紹介します。逐次抜取検査をマスターしたい方は必見です。

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    本物の「抜取検査」問題集を販売します!

    QC検定®1級合格したい方、抜取検査の本質・理論をしっかり学びたい方におススメです。
    今回、【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売します! 内容は、①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ の7章全47題を演習できる問題集です。しっかり勉強しましょう。

    ①合格判定と検査実行の関係がわかる

    検査終了(合格、不合格)か検査続行かを、合格判定線を見て判断します。

    2つのロットを検査します。
    1回目の抜取検査でサンプル数n=25を取り、不良品・良品を検査したら下図のような結果になりました。

    逐次抜取検査

    ケースAもBも検査続行にいるため、抜取検査を続行します。

    2回目の抜取検査でさらに、サンプル数n=25を取り、不良品・良品を検査したら下図のような結果になりました。

    逐次抜取検査

    ケースAは合格領域に入り、
    ケースBは不合格領域に入りました。
    ここで検査を終了し、
    ケースAは合格、ケースBは不合格と判断します。

    合格判定線を作ると検査終了・続行の判断しやすくなります。

    ②合格判定条件式からJISZ9009付表の値が求められる

    JISの付表や式は、自力で導出できます。自力で解ければ式の意味や理論が理解でき、自分のものになります。
    JISZ9009付表1-A 「生産者危険α=0.05及び消費者危険β=0.10に対する逐次抜取方式のパラメータ(不適合品率検査、主抜取表)」は自力で導出できます。

    関連記事から導出式をもってきます。

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)
    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論を解説します。OC曲線から逐次検査続行か、終了かを判断する判定式を詳細に解説します。また、平均検査個数の式も紹介します。逐次抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    a=\(log\frac{1-β}{α}\) \(h_1\)=\(\frac{b}{g_1+g_2}\) 合格判定線
    -b=\(log\frac{β}{1-α}\) \(h_2\)=\(\frac{a}{g_1+g_2}\) y=-\(h_1\)+sn
    \(g_1\)=\(log\frac{p_1}{p_0}\) s=\(\frac{g_2}{g_1+g_2}\) 不合格判定線
    \(g_2\)=\(log\frac{1-p_1}{1-p_0}\) y=\(h_2\)+sn

    この表から、h1,h2,sについての式を作ります。

    \(h1\)=\(\frac{b}{g_1+g_2}\)=\(\frac{-log_{10}\frac{β}{1-α}}{log_{10} \frac{p_1}{p_0}-log_{10} \frac{1-p_1}{1-p_0}}\)
    \(h2\)=\(\frac{a}{g_1+g_2}\)=\(\frac{-log_{10}\frac{1-β}{α}}{log_{10} \frac{p_1}{p_0}-log_{10} \frac{1-p_1}{1-p_0}}\)
    s=\(\frac{g_2}{g_1+g_2}\)=\(\frac{-log_{10} \frac{1-p_1}{1-p_0}}{log_{10} \frac{p_1}{p_0}-log_{10} \frac{1-p_1}{1-p_0}}\)

    JISZ9009付表1-A 「生産者危険α=0.05及び消費者危険β=0.10に対する逐次抜取方式のパラメータ(不適合品率検査、主抜取表)」上の式を代入すれば求まります。

    付表の値をいくつか求めてみます。

    p0/p1 0.008 0.01 0.0125
    0.001 h1 1.079 0.974 0.887
    h2 1.385 1.25 1.139
    s 0.003 0.004 0.005
    0.00125 h1 1.208 1.078 0.973
    h2 1.551 1.384 1.249
    s 0.004 0.004 0.005
    0.0016 h1 1.393 1.223 1.089
    h2 1.789 1.57 1.399
    s 0.004 0.005 0.005

    JISZ9009 付表1-Aと比較しましょう。値はぴったり一致します。

    ③合格判定線と不良率・ロット合格率の関係がわかる

    計数逐次抜取検査には、変数α、β、p0、p1があります。
    これらの値を変えると合格判定線はどのように変化するか、グラフを描いて確認しましょう。

    関係式を見て、合格判定線、不合格判定線の傾きとy切片の変化を考えてもOKですし、グラフ描いて確認するのもOKです。

    a=\(log\frac{1-β}{α}\) \(h_1\)=\(\frac{b}{g_1+g_2}\) 合格判定線
    -b=\(log\frac{β}{1-α}\) \(h_2\)=\(\frac{a}{g_1+g_2}\) y=-\(h_1\)+sn
    \(g_1\)=\(log\frac{p_1}{p_0}\) s=\(\frac{g_2}{g_1+g_2}\) 不合格判定線
    \(g_2\)=\(log\frac{1-p_1}{1-p_0}\) y=\(h_2\)+sn

    不合格判定線と合格判定線の間の領域を「検査続行領域」としましょう。
    それぞれの変数を変化させた場合の結果を見ていきます。

    第1種の誤りαを変化させた場合

    αを小さくすると、不合格判定線が上がり、検査続行領域が広がる。
    また、αを大きくすると、不合格判定線が下がり、検査続行領域が狭くなる。
    一方、合格判定線は動かない。

    逐次抜取検査

    α=0.01,0.05,0.9、β=0.1、p0=0.08、p1=0.15で計算

    第2種の誤りβを変化させた場合

    βを小さくすると、合格判定線が下がり、検査続行領域が広がる。
    また、βを大きくすると、合格判定線が上がり、検査続行領域が狭くなる。
    一方、不合格判定線は動かない。

    逐次抜取検査

    α=0.05、β=0.06,0.1,0.3、p0=0.08、p1=0.15で計算

    不良率p0を変化させた場合

    p0を小さくすると、検査続行領域が狭くなり、
    大きくすると、検査続行領域は広くなる。
    判定線の傾きは変化しない。

    逐次抜取検査

    α=0.05、β=0.1、p0=0.02,0.08,0.13、p1=0.15で計算

    不良率p1を変化させた場合

    p1を小さくすると、検査続行領域が広くなり、
    大きくすると、検査続行領域は狭くなる。
    判定線の傾きは変化する。

    逐次抜取検査

    α=0.05、β=0.1、p0=0.08、p1=0.1,0.15,0.3で計算

    以上、判定線の特徴を変数を変えながら解説しました。

    まとめ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式について、解説しました。

    • ①合格判定と検査実行の関係がわかる
    • ②合格判定条件式からJISZ9009付表の値が求められる
    • ③合格判定線と不良率・ロット合格率の関係がわかる

  • 計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)

    「計数逐次抜取検査(JISZ9009)がよくわからない」、「合格判定線や平均検査個数の導出方法がわからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)の理論がわかる(二項分布)

    • ①逐次抜取検査とは何かがわかる
    • ②合格判定線が必要な理由がわかる
    • ③合格判定線の作り方がわかる
    • ④平均検査個数の計算方法はあるが、導出方法がわからない
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    ①逐次抜取検査とは何かがわかる

    逐次(その都度)、一定の個数をサンプリングして検査しながら、その都度合否を判定する検査方法。検査回数は不定である。

    ある合格基準があり、合格基準を満たせば、検査は合格として終了。
    不合格基準を満たせば、検査は不合格として終了。
    どちらでも無く決着がつかなければ、検査を続行するものです。

    ②合格判定線が必要な理由がわかる

    検査結果の良し悪しを見ながら、検査続行か、終了かが見やすく判断できるものがあると便利ですよね。それが合格判定線です。

    合格判定線、不合格判定線を下図に描きます。

    合格判定線
     

    青線は、不良個数が検査で増加しても、合格判定領域に入ったため、合格と判断できます。一方、赤線は、不合格領域に入ったため、不合格と判断できます。

    合格、不合格の領域線が直線であるため、検査続行、検査終了の判断がしやすいですね。

    では、判定線をどのように作るのかを解説します。

    合格判定線を作るのが結構、難しいですが頑張っていきましょう。

    ③合格判定線の作り方がわかる

    逐次抜取検査の理論を詳細に解説した良書などが、ほとんどないため、QCプラネッツでしっかり解説します。

    OC曲線から関係式を導出

    計数値の抜取検査はすべて、OC曲線から考えます。

    OC曲線を描きます

    OC曲線

    赤枠はロットの不合格領域で、青枠がロットの合格領域です。

    生産者危険を示す不良率p0、消費者危険を示す不良率p1とロット不良率について図から読むと
    q0n=1-α、1-q0n
    q1n=β、1- q1n=1-β
    となります。

    ここで、q0n, q1nを次のように定義します。
    サンプル数nを抜き取り、n個の中にd個の不良品があるとして、
    q0n:不良率p0であるときにロットが合格する確率
    q1n:不良率p1であるときにロットが合格する確率
    とします。

    q0nとq1nの式を作ります。
    \(q_{0n}\)=\({}_nC_d p_0^d(1-p_0)^{n-d}\)
    \(q_{1n}\)=\({}_nC_d p_1^d(1-p_1)^{n-d}\)
    注意として、不良品数dに限定します。通常はロットの合格率はΣの和となりますが、今回はΣを入れません(強引な感じがしますけど)

    合格判定条件式を導出

    合格判定条件式

    不良率p0, p1におけるロットの合格率を
    \(q_{0n}\)=\({}_nC_d p_0^d(1-p_0)^{n-d}\)
    \(q_{1n}\)=\({}_nC_d p_1^d(1-p_1)^{n-d}\)
    としました。

    次に合格、不合格の判定条件式を作ります。

    ●逐次抜取検査の合格、不合格、検査続行の判定式
    ①合格:\(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\) ≤ \(\frac{β}{1-α}\)
    ②不合格:\(\frac{1-β}{α}\) ≤ \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)
    ③検査続行:\(\frac{β}{1-α}\) < \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\) < \(\frac{1-β}{α}\)
    (③は①と②の間のイメージです。)

    OC曲線の図を見ながら、判定式を確認しましょう。\(\frac{1-β}{α}\)と\(\frac{β}{1-α}\) の意味を理解するのに、時間がかかるかもしれません。

    OC曲線

    ここで、\(\frac{1-β}{α}\)と\(\frac{β}{1-α}\)の大小関係を確認します。
    \(\frac{1-β}{α}\)-\(\frac{β}{1-α}\)
    =\(\frac{(1-α)(1-β)-αβ}{α(1-α}\)
    =\(\frac{1-(α+β)}{α(1-α}\) > 0
    (α=0.05,β=0.10などと小さい値をとるので、1-(α+β) > 0)
    よって、
     \(\frac{1-β}{α}\) > \(\frac{β}{1-α}\)

    合格判定条件式を計算

    \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)を計算します。

    \(\frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)=\(\frac{{}_nC_d p_1^d(1-p_1)^{n-d}}{{}_nC_d p_0^d(1-p_0)^{n-d}}\)
    =\(\frac{p_1^d(1-p_1)^{n-d}}{p_0^d(1-p_0)^{n-d}}\)

    指数が多いので、\(log_{10}\)を取ります。微分しないので、対数はeより10を選択します。
    \(log \frac{q_{1n}}{q_{0n}}\)=d\(log \frac{p_1}{p_0}\)+(n-d) \(log \frac{1-p_1}{1-p_0}\)

    合格判定式について式を変形します。
    ①合格:d\(log \frac{p_1}{p_0}\)+(n-d) \(log \frac{1-p_1}{1-p_0}\) ≤ \(log \frac{β}{1-α}\)
    ②不合格:\(log \frac{1-β}{α}\) ≤ d\(log \frac{p_1}{p_0}\)+(n-d) \(log \frac{1-p_1}{1-p_0}\)
    ③検査続行:\(log \frac{β}{1-α}\) < d\(log \frac{p_1}{p_0}\)+(n-d) \(log \frac{1-p_1}{1-p_0}\)< \(log\frac{1-β}{α}\)

    大変な式に見えますが、大丈夫です。
    ここで 以下のように変数を定義して整理します。
    \(a\)=\(log \frac{1-β}{α}\)
    -\(b\)=\(log \frac{β}{1-α}\)
    \(g_1\)=\(log \frac{p_1}{p_0}\)
    -\(g_2\)=\(log \frac{1-p_1}{1-p_0}\)

    合格判定式について式を変形します。
    ①合格:d\(g_1\)-(n-d)\(g_2\) ≤ -\(b\)
    ②不合格:\(a\) ≤ d\(g_1\)-(n-d)\(g_2\)
    ③検査続行:-\(b\) < d\(g_1\)-(n-d)\(g_2\) < \(a\)

    合格判定式についてさらに、式を変形します。
    ①合格:d ≤ \(\frac{-b}{g_1 + g_2}\)+\(\frac{g_2}{g_1 + g_2} n\)
    ②不合格:\(\frac{a }{g_1 + g_2}\)+\(\frac{g_2}{g_1 + g_2} n\) ≤ d
    ③検査続行:\(\frac{-b}{g_1 + g_2}\)+\(\frac{g_2}{g_1 + g_2} n\) < d < \(\frac{a }{g_1 + g_2}\)+\(\frac{g_2}{g_1 + g_2} n\)

    さらに、変数を置き換えて見やすく整理します。
    \(h_1\)=\(\frac{b}{g_1 + g_2}\)
    \(h_2\)=\(\frac{a}{g_1 + g_2}\)
    s=\(\frac{g_2}{g_1 + g_2}\)

    合格判定式をまとめます。
    ①合格:d ≤ -\(h_1\)+sn
    ②不合格: \(h_2\)+sn ≤ d
    ③検査続行:-\(h_1\)+sn < d < \(h_2\)+sn

    直線の領域を表現する式に整理することができました。

    合格判定線

    合格判定線を作成

    かなりの変数を置き換えたので一旦整理します。

    a=\(log\frac{1-β}{α}\) \(h_1\)=\(\frac{b}{g_1+g_2}\) 合格判定線
    -b=\(log\frac{β}{1-α}\) \(h_2\)=\(\frac{a}{g_1+g_2}\) y=-\(h_1\)+sn
    \(g_1\)=\(log\frac{p_1}{p_0}\) s=\(\frac{g_2}{g_1+g_2}\) 不合格判定線
    \(g_2\)=\(log\frac{1-p_1}{1-p_0}\) y=\(h_2\)+sn

    具体事例

    α=0.01,β=0.05,p0=0.1,p1=0.2の場合の判定線を計算します。
    上の表を使って計算すると、
    a=1.97,b=1.29,g1=0.30,g2=0.05,h1=3.68,h2=5.61,s=0.145
    が導出できます。

    結果が下図の通りとなります。

    合格判定線

    ④平均検査個数の計算方法はあるが、導出方法がわからない

    JISで規定されている導出方法(でも導出方法がわからない)

    不良率p0,p1における平均検査個数は、,
    \(\bar{n_{p0}}\)=\(\frac{(1-α)h_0-αh_1}{s-p_0}\)
    \(\bar{n_{p1}}\)=\(\frac{(1-β)h_1-βh_0}{p_1-s}\)
    で与えられる

    なぜこの式で導出できるか?はわかりません。

    導出方法が書いていないことと、私も式から見て導出方法を考えたのですが、見当もつきません。もしわかっている方がいれば教えてください。

    まとめ

    計数逐次抜取検査(JISZ9009)で二項分布の合格判断基準について、解説しました。

    • ①逐次抜取検査とは何かがわかる
    • ②合格判定線が必要な理由がわかる
    • ③合格判定線の作り方がわかる
    • ④平均検査個数の計算方法はあるが、導出方法がわからない

  • 計量抜取検査がすべてわかる【まとめ】

    計量抜取検査がすべてわかる【まとめ】

    「計量抜取検査(JISZ9003,JISZ9004)がよくわからない」、「計量抜取検査は何が重要なのか?あまり教科書に書いてないから、わからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    計量抜取検査がすべてわかる【まとめ】
    • ①計量抜取検査の基礎がわかれば自力で導出・設計できる
    • ②計量抜取検査は4つのパターンをおさえる
    • ③計量抜取検査をマスターできる関連記事のご紹介
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    本物の「抜取検査」問題集を販売します!

    QC検定®1級合格したい方、抜取検査の本質・理論をしっかり学びたい方におススメです。
    今回、【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売します! 内容は、①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ の7章全47題を演習できる問題集です。しっかり勉強しましょう。

    ①計量抜取検査の基礎がわかれば自力で導出・設計できる

    計量抜取検査はJISZ9003,JISZ9004に規定

    JIS規格を読むと、内容が多く、難解な図やグラフがあります。
    エッセンスは本記事でおさえましょう。エッセンスがわかれば、
    JISZ9003,JISZ9004を読まなくても自力で計量抜取検査は設計できます。

    計量抜取検査はモデル図が最重要

    計量抜取検査では、規準となる2つの平均・分布の関係を式にします。
    検定力でも同じ図を使うので、このモデル図から関係式を導出する流れをおさえましょう。

    計量抜取検査

    図からは、
    ①Uについて2つの式
    U=\(μ_0\)+\(K_{p0}\)σ
    U=\(μ_1\)+\(K_{p1}\)σ
    ②\(X_U\)について2つの式,
    \(X_U\)=\(μ_0\)+\(K_α\)\(σ_{\bar{x}}\)
    \(X_U\)=\(μ_1\)-\(K_β\)\(σ_{\bar{x}}\)
    ③また、\(σ_{\bar{x}}\)は
    \(σ_{\bar{x}}\)=σ/\(\sqrt{n}\)
    の関係式はモデル図をみれば作れます。

    これらの関係式から、サンプル数nと合格判定係数k、合格判定値\(X_U\)についての式を導出します。詳細は関連記事にあります。

    計量抜取検査はモデル図が描ければ、自力で設計できることが重要です。複雑な公式の暗記は不要です。

    ②計量抜取検査は4つのパターンをおさえる

    ●標準偏差σが、既知or未知の2パターン
    ●与えられた値が、規格値or合格判定値の2パターン
    の2×2=4パターンをおさえる

    ●標準偏差σが、既知or未知の2パターンにおいては、
    既知⇒JISZ9003
    未知⇒JISZ9004
    と分かれています。

    4パターンは
    ●標準偏差σが既知で、上下限規格値が与えられた場合
    ●標準偏差σが既知で、上下限合格判定値が与えられた場合
    ●標準偏差σが未知で、上下限規格値が与えられた場合
    ●標準偏差σが未知で、上下限合格判定値が与えられた場合
    があります。

    ③計量抜取検査をマスターできる関連記事のご紹介

    (A)数量抜取検査の基礎
    (B)標準偏差σが既知で、上下限規格値が与えられた場合
    (C)標準偏差σが既知で、上下限合格判定値が与えられた場合
    (D)標準偏差σが未知で、上下限規格値が与えられた場合
    (E)標準偏差σが未知で、上下限合格判定値が与えられた場合
    に分けて、関連記事を紹介します。

    (A)数量抜取検査の基礎

    ●最も基礎となる、サンプル数n、合格判定係数k,合格判定値の導出、OC曲線の描き方を解説しています。

    計量抜取検査でOC曲線のサンプル数と合格判定個数の関係がわかる
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)でOC曲線とサンプル数n、合格判定係数kとの関係を解説します。サンプル数n、合格判定個数k、上限合格判定値の導出やOC曲線の描き方を解説し、nとkの変化によるOC曲線の影響を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ●JISZ9003の抜取表(n,k)は自力で計算できることを解説しています。

    JISZ9003計量規準型一回抜取検査の抜取表にあるn,kが計算できる
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で、付表2の抜取表にある不良率p0,p1とサンプル数n,合格判定係数kとの関係を解説します。抜取表が無くても自力で導出できる点を詳しく解説します。

    (B)標準偏差σが既知で、上下限規格値が与えられた場合

    上限、下限についてそれぞれ解説していますが、どこが同じで異なるかも理解しておきましょう。

    ●上限規格値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式について解説します。サンプル数n、合格判定個数k、上限合格判定値の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ●下限規格値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限規格値が既知の抜取方式について解説します。サンプル数n、合格判定個数k、下限合格判定値の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    (C)標準偏差σが既知で、上下限合格判定値が与えられた場合

    上限、下限についてそれぞれ解説していますが、どこが同じで異なるかも理解しておきましょう。

    ●上限合格判定値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、下限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ●下限合格判定値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、下限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    (D)標準偏差σが未知で、上下限規格値が与えられた場合

    上限、下限についてそれぞれ解説していますが、どこが同じで異なるかも理解しておきましょう。
    また、標準偏差σが既知と未知でもどこが同じで異なるかも理解しておきましょう。

    ●まずは、標準偏差が未知の場合の理論を解説します。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説します。JISZ9004の理論が理解できます。

    ●上限規格値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とOC曲線について解説します。OC曲線を描いて、標準偏差が既知と未知の違いを比較しました。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ●下限規格値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とOC曲線について解説します。OC曲線を描いて、標準偏差が既知と未知の違いを比較しました。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    (E)標準偏差σが未知で、上下限合格判定値が与えられた場合

    上限、下限についてそれぞれ解説していますが、どこが同じで異なるかも理解しておきましょう。

    ●上限合格判定値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、上限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ●下限合格判定値が既知の場合について解説しています。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、下限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    まとめ

    計量抜取検査のエッセンスが理解できて、自力で計算・設計できるポイントを解説しました。JISZ9003,JISZ9004のエッセンスがすべて理解できるはずです。

    • ①計量抜取検査の基礎がわかれば自力で導出・設計できる
    • ②計量抜取検査は4つのパターンをおさえる
    • ③計量抜取検査をマスターできる関連記事のご紹介

  • JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式

    「計量抜取検査(標準偏差未知) (JISZ9004)がよくわからない」、「合格判定値と規格値の違いで求め方がどう変わるのかがわからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式

    • ①上限合格判定値についての関係式を導出
    • ②サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が既知の場合)
    • ③サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が未知でJISZ9004の場合)
    • ④サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が未知で自己流の場合)

    下限合格判定値Lについては関連記事で解説しています。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、下限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

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    ①上限合格判定値についての関係式を導出

    関係式を導出するためのモデル図を作成

    次のような計量抜取検査を考えます。

    あるロットが正規分布に従っている。上限合格判定値\(\bar{X_U}\)でロットの合否を判断する。
    ● 上限合格判定値\(\bar{X_U}\)以上のロットは合格
    ● 上限合格判定値\(\bar{X_U}\)以以下のロットは合格
    とする。前者はできるだけ合格させたいが、後者はできるだけ不合格にさせたいような抜取検査を考えたい。

    モデル図を下図のように作ります。
    このモデル図がしっかり作りこむことが意外と重要です。よく眺めてください。

    計量抜取検査

    できるだけ合格させたいp0はα=0.05(生産者危険)
    できるだけ不合格にさせたいp1はβ=0.1(消費者危険)
    の確率になるような抜取方式を検討します。

    ②上限合格判定値\(\bar{X_U}\)の関係式を作ります。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_U}\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    ・\(μ_1\)=\(\bar{X_U}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    \(σ_{\bar{x}}\)が次の条件によって、それぞれ表記が異なる。
    (i)標準偏差が既知の場合
    (ii)標準偏差が未知で、JISZ9004の導出方法の場合
    (iii)標準偏差が未知で、QCプラネッツ独自の導出の場合

    本記事では、標準偏差が既知と未知の場合を比較します。
    標準偏差が既知で上限合格判定値が既知の抜取方式ついては、関連記事で確認ください。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、下限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    ②サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が既知の場合)

    (i)標準偏差が既知の場合は
    \(σ_{\bar{x}}\)=\(\frac{σ}{\sqrt{n}}\)

    導出過程は関連記事にありますので、確認ください。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限合格判定値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について解説します。 サンプル数n、下限合格判定値の関係式の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    サンプル数nの導出

    n=\((\frac{K_α+K_β}{μ_1-μ_0})^2 σ^2\)

    上限合格判定値\(\bar{X_U}\)の導出

    \(\bar{X_U}\)=\(\frac{ K_{β} μ_0+ K_{α} μ_1}{ K_{α}+ K_{β}}\)

    ③サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が未知でJISZ9004の場合)

    (ii)標準偏差が未知でJISZ9004の導出方法の場合
    \(σ_{\bar{x}}\)=σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)

    サンプル数nの導出

    上限合格判定値Uについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_U}\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    ・\(μ_1\)=\(\bar{X_U}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    式変形します。
    \(μ_1\)-\(μ_0\)=\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    \(σ_{\bar{x}}\)を代入します。
    \(μ_1\)-\(μ_0\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)

    ここで、強引にn-1≒nとします。
    \(μ_1\)-\(μ_0\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\( \frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+\frac{k’}{2}}\)

    よって、
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_1-μ_0})^2 σ^2\)\((1+\frac{k’^2}{2})\)

    サンプル数nは標準偏差が既知の場合に対して、
    \((1+\frac{k’^2}{2})\)が追加される形になる。

    上限合格判定値\(\bar{X_U}\)の導出

    上限合格判定値Uについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_U}\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    \(\bar{X_U}\)=\(μ_0\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)

    n-1≒nとして
    \(\bar{X_U}\)=\(μ_0\)+\(K_{α}\)σ\( \frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+\frac{k’}{2}}\)
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_1-μ_0})^2 σ^2\)\((1+\frac{k’^2}{2})\)を代入します。
    \(\bar{X_U}\)=\(\frac{μ_0 K_{β}+ μ_1 K_{α}}{ K_{α}+ K_{β}}\)

    上限合格判定値は標準偏差が既知の場合と同じ式になる。

    ④サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が未知で自己流の場合)

    (iii)標準偏差が未知でQCプラネッツ独自の導出の場合
    \(σ_{\bar{x}}\)=σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)

    サンプル数nの導出

    上限合格判定値Uについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_U}\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    ・\(μ_1\)=\(\bar{X_U}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    式変形します。
    \(μ_1\)-\(μ_0\)=\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    \(σ_{\bar{x}}\)を代入します。
    \(μ_1\)-\(μ_0\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    \(μ_1\)-\(μ_0\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\(\frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+k’^2 m^2}\)

    よって、
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_1-μ_0})^2 σ^2\)\((1+k’^2 m^2)\)

    サンプル数nは標準偏差が既知の場合に対して、
    \((1+k’^2 m^2)\)が追加される形になる。

    上限合格判定値\(\bar{X_U}\)の導出

    上限合格判定値Uについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_U}\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    \(\bar{X_U}\)=\(μ_0\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)

    \(\bar{X_U}\)=\(μ_0\)+\(K_{α}\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_1-μ_0})^2 σ^2\)\((1+k’^2 m^2)\)を代入します。
    \(\bar{X_U}\)=\(\frac{μ_0 K_{β}+ μ_1 K_{α}}{ K_{α}+ K_{β}}\)

    まとめ

    上限合格判定値Uは標準偏差が既知の場合と同じ
    \(\bar{X_U}\)=\(\frac{μ_0 K_{β}+ μ_1 K_{α}}{ K_{α}+ K_{β}}\)
    式になる。
    サンプル数nは標準偏差が既知の場合に対して、
    標準偏差が未知の場合は付加項がある。
    (i)標準偏差既知:n=\((\frac{K_α+K_β}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)
    (ii)標準偏差未知(JIS):n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+\frac{k’^2}{2})\)
    (iii)標準偏差未知(自己流):n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+k’^2 m^2)\)

    面白いですね。

    まとめ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限合格判定値が既知の抜取方式について、解説しました。

    • ①上限合格判定値についての関係式を導出
    • ②サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が既知の場合)
    • ③サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が未知でJISZ9004の場合)
    • ④サンプル数nと上限合格判定値Uの導出(標準偏差が未知で自己流の場合)

  • JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式

    「計量抜取検査(標準偏差未知) (JISZ9004)がよくわからない」、「合格判定値と規格値の違いで求め方がどう変わるのかがわからない」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式

    • ①下限合格判定値についての関係式を導出
    • ②サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が既知の場合)
    • ③サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が未知でJISZ9004の場合)
    • ④サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が未知で自己流の場合)
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    QC検定®1級合格したい方、抜取検査の本質・理論をしっかり学びたい方におススメです。
    今回、【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売します! 内容は、①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ の7章全47題を演習できる問題集です。しっかり勉強しましょう。

    ①下限合格判定値についての関係式を導出

    関係式を導出するためのモデル図を作成

    次のような計量抜取検査を考えます。

    あるロットが正規分布に従っている。下限合格判定値\(\bar{X_L}\)でロットの合否を判断する。
    ● 下限合格判定値\(\bar{X_L}\)以上のロットは合格
    ● 下限合格判定値\(\bar{X_L}\)以以下のロットは合格
    とする。前者はできるだけ合格させたいが、後者はできるだけ不合格にさせたいような抜取検査を考えたい。

    モデル図を下図のように作ります。
    このモデル図がしっかり作りこむことが意外と重要です。よく眺めてください。

    計量抜取検査
    計量抜取検査

    できるだけ合格させたいp0はα=0.05(生産者危険)
    できるだけ不合格にさせたいp1はβ=0.1(消費者危険)
    の確率になるような抜取方式を検討します。

    ②下限合格判定値\(\bar{X_L}\)の関係式を作ります。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_L}\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    ・\(μ_1\)=\(\bar{X_L}\)-\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    \(σ_{\bar{x}}\)が次の条件によって、それぞれ表記が異なる。
    (i)標準偏差が既知の場合
    (ii)標準偏差が未知で、JISZ9004の導出方法の場合
    (iii)標準偏差が未知で、QCプラネッツ独自の導出の場合

    本記事では、標準偏差が既知と未知の場合を比較します。
    標準偏差が既知で下限合格判定値が既知の抜取方式ついては、関連記事で確認ください。

    ②サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が既知の場合)

    (i)標準偏差が既知の場合は
    \(σ_{\bar{x}}\)=\(\frac{σ}{\sqrt{n}}\)

    導出過程は関連記事にありますので、確認ください。

    サンプル数nの導出

    n=\((\frac{K_α+K_β}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)

    下限合格判定値\(\bar{X_L}\)の導出

    \(\bar{X_L}\)=\(\frac{ K_{β} μ_0+ K_{α} μ_1}{ K_{α}+ K_{β}}\)

    ③サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が未知でJISZ9004の場合)

    (ii)標準偏差が未知でJISZ9004の導出方法の場合
    \(σ_{\bar{x}}\)=σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)

    サンプル数nの導出

    下限合格判定値Lについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_L}\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    ・\(μ_1\)=\(\bar{X_L}\)-\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    式変形します。
    \(μ_0\)-\(μ_1\)=\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    \(σ_{\bar{x}}\)を代入します。
    \(μ_0\)-\(μ_1\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)

    ここで、強引にn-1≒nとします。
    \(μ_0\)-\(μ_1\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\( \frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+\frac{k’}{2}}\)

    よって、
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+\frac{k’^2}{2})\)

    サンプル数nは標準偏差が既知の場合に対して、
    \((1+\frac{k’^2}{2})\)が追加される形になる。

    下限合格判定値\(\bar{X_L}\)の導出

    下限合格判定値Lについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_L}\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    \(\bar{X_L}\)=\(μ_0\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)

    n-1≒nとして
    \(\bar{X_L}\)=\(μ_0\)-\(K_{α}\)σ\( \frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+\frac{k’}{2}}\)
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+\frac{k’^2}{2})\)を代入します。
    \(\bar{X_L}\)=\(\frac{μ_0 K_{β}+ μ_1 K_{α}}{ K_{α}+ K_{β}}\)

    下限合格判定値は標準偏差が既知の場合と同じ式になる。

    ④サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が未知で自己流の場合)

    (iii)標準偏差が未知でQCプラネッツ独自の導出の場合
    \(σ_{\bar{x}}\)=σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)

    サンプル数nの導出

    下限合格判定値Lについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_L}\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    ・\(μ_1\)=\(\bar{X_L}\)-\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    式変形します。
    \(μ_0\)-\(μ_1\)=\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)+\(K_{β}σ_{\bar{x}}\)

    \(σ_{\bar{x}}\)を代入します。
    \(μ_0\)-\(μ_1\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    \(μ_0\)-\(μ_1\)=\(( K_{α}+ K_{β})\)σ\(\frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+k’^2 m^2}\)

    よって、
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+k’^2 m^2)\)

    サンプル数nは標準偏差が既知の場合に対して、
    \((1+k’^2 m^2)\)が追加される形になる。

    下限合格判定値\(\bar{X_L}\)の導出

    下限合格判定値Lについての式を再度書きます。
    ・\(μ_0\)=\(\bar{X_L}\)+\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)
    \(\bar{X_L}\)=\(μ_0\)-\(K_{α}σ_{\bar{x}}\)

    \(\bar{X_L}\)=\(μ_0\)-\(K_{α}\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+k’^2 m^2)\)を代入します。
    \(\bar{X_L}\)=\(\frac{μ_0 K_{β}+ μ_1 K_{α}}{ K_{α}+ K_{β}}\)

    まとめ

    下限合格判定値Lは標準偏差が既知の場合と同じ
    \(\bar{X_L}\)=\(\frac{μ_0 K_{β}+ μ_1 K_{α}}{ K_{α}+ K_{β}}\)
    式になる。
    サンプル数nは標準偏差が既知の場合に対して、
    標準偏差が未知の場合は付加項がある。
    (i)標準偏差既知:n=\((\frac{K_α+K_β}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)
    (ii)標準偏差未知(JIS):n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+\frac{k’^2}{2})\)
    (iii)標準偏差未知(自己流):n=\((\frac{K_{α}+ K_{β}}{μ_0-μ_1})^2 σ^2\)\((1+k’^2 m^2)\)

    面白いですね。

    まとめ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限合格判定値が既知の抜取方式について、解説しました。

    • ①下限合格判定値についての関係式を導出
    • ②サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が既知の場合)
    • ③サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が未知でJISZ9004の場合)
    • ④サンプル数nと下限合格判定値Lの導出(標準偏差が未知で自己流の場合)

  • JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限規格値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限規格値が既知の抜取方式

    「計量抜取検査(標準偏差未知) (JISZ9004)がよくわからない」、「サンプル数n,合格判定係数kはどうやって求めるの?」、「標準偏差既知(JISZ9003)と何が違う?」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限規格値が既知の抜取方式

    関連記事に、上限規格値が既知の抜取方式もあります。ほぼ内容であることが理解できればOKです。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とOC曲線について解説します。OC曲線を描いて、標準偏差が既知と未知の違いを比較しました。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限規格値が既知の抜取方式

    • ①サンプル数nと合格判定係数kを導出
    • ②演習問題
    • ③OC曲線を描く
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    本物の「抜取検査」問題集を販売します!

    QC検定®1級合格したい方、抜取検査の本質・理論をしっかり学びたい方におススメです。
    今回、【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売します! 内容は、①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ の7章全47題を演習できる問題集です。しっかり勉強しましょう。

    ①サンプル数nと合格判定係数kを導出

    標準偏差が未知の場合において、サンプル数n、合格判定係数kの導出は、関連記事にまとめております。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説します。JISZ9004の理論が理解できます。

    標準偏差が未知の場合、未知をどう定義するかがポイントになります。

    JISZ9004の定義方法と、QCプラネッツ独自の定義方法を使って、それぞれサンプル数n、合格判定係数kを導出しています。

    本記事は、結果だけ扱います。

    JISZ9004の定義方法の場合

    JISZ9004の定義方式
    ●n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))
    ●k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    標準偏差が既知の場合との違い
    ●nは\((1+\frac{k’^2}{2}\))が追加される
    ●k’はkと同じ式

    標準偏差が未知の場合は、k’分だけサンプル数が増加するわけです。

    QCプラネッツ独自の定義方法の場合

    QCプラネッツ独自の定義方法の場合
    ●n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2\))
    ●k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    標準偏差が既知の場合との違い
    ●nは\( (1+k’^2 m^2\))が追加される
    ●k’はkと同じ式

    標準偏差が未知の場合は、k’とm分だけサンプル数が増加するわけです。変数mは標準偏差sとσの比ですが、実際はいくらになるかわかりません。mをいくらか仮定し、抜取検査の結果にどうように影響を与えるかを考えるヒントになります。

    ②演習問題

    実際の例を見ながら、理解を深めていきます。

    【問】p0=1%,α=0.05,p1=10%,β=0.10を満足する抜取方式を以下のそれぞれについて考えよ。
    (1) 標準偏差σが既知の場合
    (2) 標準偏差σが未知の場合

    単なる公式代入ですが、標準偏差σが既知・未知でどの程度違うのかを計算しましょう。

    合格判定係数kとk’

    ●k’=k=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    \(\frac{1.282×2.326+1.645×1.282}{1.645 + 1.282}\)
    =1.739

    標準偏差が既知、未知どの場合も同じ結果になります。

    サンプル数n

    ●標準偏差σが既知の場合
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2\)
    =\((\frac{1.645+1.282}{2.326-1.282})^2\)
    =7.845≒8

    ●標準偏差σが未知の場合(JISZ9004の計算方法)
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))
    =\((\frac{1.645+1.282}{2.326-1.282})^2 (1+\frac{1.739^2}{2}\))
    =19.71≒20

    ●標準偏差σが未知の場合(自己流の計算方法)
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2\))
    =\((\frac{1.645+1.282}{2.326-1.282})^2 (1+1.739^2 m^2\))
    mの変数となります。

    mを変化させた場合のサンプル数nの変化をグラフします。

    計量抜取検査

    m=0.7くらいで、JISZ9004の導出方法と自己流の導出方法による
    サンプル数nが一致します。統計量sは標準偏差σの0.7倍くらいとすれば、
    JISZ9004の導出方法と自己流の導出方法のどちらでもサンプル数nは等しいと
    いえますね。

    演習問題の解答

    k=1.739でしたから,
    サンプル数nに対して、\(\bar{x}\),sを求めて
    \(\bar{x}\)-1.739s ≥ L ならば、ロットは合格
    \(\bar{x}\)-1.739s < L ならば、ロットは不合格
    となります。

    ③OC曲線を描く

    上の例題について、OC曲線を描いて比較しましょう。

    OC曲線を描くための準備

    L(p)の作り方

    1. 不良率pを変数として0から値を振る。
    2. pから正規分布表を使って\(K_{p}\)に変換する。
    3. サンプル数n,合格判定係数kを代入し、\(K_{L(p)}\)を計算する。
    4. \(K_{L(p)}\)を満たす確率L(p)を求める。
    5. pとL(p)の関係からOC曲線を描く。

    なお、OC曲線を描くために、k,β,p1の関係式を再度書きます。
    (i)標準偏差が既知の場合
    (ii)標準偏差が未知でJISZ9004の導出の場合
    (iii)標準偏差が未知で自己流の導出の場合

    標準偏差が既知の場合のOC曲線を描く準備については、関連記事で解説しています。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式について解説します。サンプル数n、合格判定個数k、上限合格判定値の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    標準偏差が未知の場合のOC曲線を描く準備については、関連記事で解説しています。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説します。JISZ9004の理論が理解できます。

    k,Kp1とKβの関係式を作る

    それぞれの場合について関係式を作ります。関連記事に解説しています。
    k’をkに戻します。
    (i) k=\(K_{p1}\)+\(K_{β} \frac{1}{\sqrt{n}}\)
    (ii) \(K_{p1}\)= k+\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2}{2(n-1)}}\)
    (iii) \(K_{p1}\)= k+\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2 m^2}{n}}\)

    p1⇒p, β⇒L(p)に変えて一般化し、KL(p)についての式に変形します。
    (i) (k-\(K_{p1}\))\(\sqrt{n}\)=\(K_{L(p)}\)
    (ii) (k-\(K_{p1}\)) 1/\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2}{2(n-1)}}\)= \(K_{L(p)}\)
    (iii) (k-\(K_{p1}\))1/\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2 m^2}{n}}\)= \(K_{L(p)}\)

    n,k,pを入力して、\(K_{L(p)}\)からL(p)を計算します。PとL(p)の関係をOC曲線に描きます。

    上の例題をもとにOC曲線を描きます。

    OC曲線のデータ表

    (i)標準偏差が既知の場合

    p Kp k-Kp \(K_{L(P)}\) L(p)
    0.001 3.09 -1.35 -3.78 1
    0.05 1.64 0.09 0.26 0.4
    0.1 1.28 0.46 1.28 0.1
    0.15 1.04 0.7 1.97 0.02
    0.2 0.84 0.9 2.51 0.01

    (ii)標準偏差が未知でJISZ9004の導出の場合

    p Kp k-Kp \(K_{L(P)}\) L(p)
    0.001 3.09 -1.35 -3.72 1
    0.05 1.64 0.09 0.26 0.4
    0.1 1.28 0.46 1.26 0.1
    0.15 1.04 0.7 1.94 0.03
    0.2 0.84 0.9 2.47 0.01

    (iii)標準偏差が未知で自己流の導出の場合(m=1の計算結果)

    p Kp k-Kp \(K_{L(P)}\) L(p)
    0.001 3.09 -1.35 -3.78 1
    0.05 1.64 0.09 0.26 0.4
    0.1 1.28 0.46 1.28 0.1
    0.15 1.04 0.7 1.97 0.02
    0.2 0.84 0.9 2.51 0.01

    結果をグラフにまとめます。

    OC曲線

    3つの場合のOC曲線はほぼ一致しました。あら、不思議ですね。

    まとめ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で下限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説しました。

    • ①サンプル数nと合格判定係数kを導出
    • ②演習問題
    • ③OC曲線を描く

  • JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式

    「計量抜取検査(標準偏差未知) (JISZ9004)がよくわからない」、「サンプル数n,合格判定係数kはどうやって求めるの?」、「標準偏差既知(JISZ9003)と何が違う?」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式

    • ①サンプル数nと合格判定係数kを導出
    • ②演習問題
    • ③OC曲線を描く
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    ①サンプル数nと合格判定係数kを導出

    標準偏差が未知の場合において、サンプル数n、合格判定係数kの導出は、関連記事にまとめております。

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論
    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説します。JISZ9004の理論が理解できます。

    標準偏差が未知の場合、未知をどう定義するかがポイントになります。

    JISZ9004の定義方法と、QCプラネッツ独自の定義方法を使って、それぞれサンプル数n、合格判定係数kを導出しています。

    本記事は、結果だけ扱います。

    JISZ9004の定義方法の場合

    JISZ9004の定義方式
    ●n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))
    ●k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    標準偏差が既知の場合との違い
    ●nは\((1+\frac{k’^2}{2}\))が追加される
    ●k’はkと同じ式

    標準偏差が未知の場合は、k’分だけサンプル数が増加するわけです。

    QCプラネッツ独自の定義方法の場合

    QCプラネッツ独自の定義方法の場合
    ●n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2\))
    ●k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    標準偏差が既知の場合との違い
    ●nは\( (1+k’^2 m^2\))が追加される
    ●k’はkと同じ式

    標準偏差が未知の場合は、k’とm分だけサンプル数が増加するわけです。変数mは標準偏差sとσの比ですが、実際はいくらになるかわかりません。mをいくらか仮定し、抜取検査の結果にどうように影響を与えるかを考えるヒントになります。

    ②演習問題

    実際の例を見ながら、理解を深めていきます。

    【問】p0=1%,α=0.05,p1=10%,β=0.10を満足する抜取方式を以下のそれぞれについて考えよ。
    (1) 標準偏差σが既知の場合
    (2) 標準偏差σが未知の場合

    単なる公式代入ですが、標準偏差σが既知・未知でどの程度違うのかを計算しましょう。

    合格判定係数kとk’

    ●k’=k=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    \(\frac{1.282×2.326+1.645×1.282}{1.645 + 1.282}\)
    =1.739

    標準偏差が既知、未知どの場合も同じ結果になります。

    サンプル数n

    ●標準偏差σが既知の場合
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2\)
    =\((\frac{1.645+1.282}{2.326-1.282})^2\)
    =7.845≒8

    ●標準偏差σが未知の場合(JISZ9004の計算方法)
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))
    =\((\frac{1.645+1.282}{2.326-1.282})^2 (1+\frac{1.739^2}{2}\))
    =19.71≒20

    ●標準偏差σが未知の場合(自己流の計算方法)
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2\))
    =\((\frac{1.645+1.282}{2.326-1.282})^2 (1+1.739^2 m^2\))
    mの変数となります。

    mを変化させた場合のサンプル数nの変化をグラフします。

    計量抜取検査

    m=0.7くらいで、JISZ9004の導出方法と自己流の導出方法による
    サンプル数nが一致します。統計量sは標準偏差σの0.7倍くらいとすれば、
    JISZ9004の導出方法と自己流の導出方法のどちらでもサンプル数nは等しいと
    いえますね。

    演習問題の解答

    k=1.739でしたから,
    サンプル数nに対して、\(\bar{x}\),sを求めて
    \(\bar{x}\)+1.739s ≤ U ならば、ロットは合格
    \(\bar{x}\)+1.739s > U ならば、ロットは不合格
    となります。

    ③OC曲線を描く

    上の例題について、OC曲線を描いて比較しましょう。

    OC曲線を描くための準備

    L(p)の作り方

    1. 不良率pを変数として0から値を振る。
    2. pから正規分布表を使って\(K_{p}\)に変換する。
    3. サンプル数n,合格判定係数kを代入し、\(K_{L(p)}\)を計算する。
    4. \(K_{L(p)}\)を満たす確率L(p)を求める。
    5. pとL(p)の関係からOC曲線を描く。

    なお、OC曲線を描くために、k,β,p1の関係式を再度書きます。
    (i)標準偏差が既知の場合
    (ii)標準偏差が未知でJISZ9004の導出の場合
    (iii)標準偏差が未知で自己流の導出の場合

    標準偏差が既知の場合のOC曲線を描く準備については、関連記事で解説しています。

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    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式について解説します。サンプル数n、合格判定個数k、上限合格判定値の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    標準偏差が未知の場合のOC曲線を描く準備については、関連記事で解説しています。

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    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説します。JISZ9004の理論が理解できます。

    k,Kp1とKβの関係式を作る

    それぞれの場合について関係式を作ります。関連記事に解説しています。
    k’をkに戻します。
    (i) k=\(K_{p1}\)+\(K_{β} \frac{1}{\sqrt{n}}\)
    (ii) \(K_{p1}\)= k+\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2}{2(n-1)}}\)
    (iii) \(K_{p1}\)= k+\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2 m^2}{n}}\)

    p1⇒p, β⇒L(p)に変えて一般化し、KL(p)についての式に変形します。
    (i) (k-\(K_{p1}\))\(\sqrt{n}\)=\(K_{L(p)}\)
    (ii) (k-\(K_{p1}\)) 1/\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2}{2(n-1)}}\)= \(K_{L(p)}\)
    (iii) (k-\(K_{p1}\))1/\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k^2 m^2}{n}}\)= \(K_{L(p)}\)

    n,k,pを入力して、\(K_{L(p)}\)からL(p)を計算します。PとL(p)の関係をOC曲線に描きます。

    上の例題をもとにOC曲線を描きます。

    OC曲線のデータ表

    (i)標準偏差が既知の場合

    p Kp k-Kp \(K_{L(P)}\) L(p)
    0.001 3.09 -1.35 -3.78 1
    0.05 1.64 0.09 0.26 0.4
    0.1 1.28 0.46 1.28 0.1
    0.15 1.04 0.7 1.97 0.02
    0.2 0.84 0.9 2.51 0.01

    (ii)標準偏差が未知でJISZ9004の導出の場合

    p Kp k-Kp \(K_{L(P)}\) L(p)
    0.001 3.09 -1.35 -3.72 1
    0.05 1.64 0.09 0.26 0.4
    0.1 1.28 0.46 1.26 0.1
    0.15 1.04 0.7 1.94 0.03
    0.2 0.84 0.9 2.47 0.01

    (iii)標準偏差が未知で自己流の導出の場合(m=1の計算結果)

    p Kp k-Kp \(K_{L(P)}\) L(p)
    0.001 3.09 -1.35 -3.78 1
    0.05 1.64 0.09 0.26 0.4
    0.1 1.28 0.46 1.28 0.1
    0.15 1.04 0.7 1.97 0.02
    0.2 0.84 0.9 2.51 0.01

    結果をグラフにまとめます。

    OC曲線

    3つの場合のOC曲線はほぼ一致しました。あら、不思議ですね。

    まとめ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説しました。

    • ①サンプル数nと合格判定係数kを導出
    • ②演習問題
    • ③OC曲線を描く

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限規格値が既知の抜取方式

  • JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論

    「計量抜取検査(標準偏差未知) (JISZ9004)がよくわからない」、「サンプル数n,合格判定係数kはどうやって求めるの?」、「標準偏差既知(JISZ9003)と何が違う?」など困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論がわかる

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上下限規格値が既知の抜取方式の理論がわかる

    • ①上限規格値Uと合否判定基準
    • ②上限規格値の分散の仮定方法(JISと自己流)
    • ③サンプル数n,合格判定係数kの導出(JISZ9004準拠)
    • ④サンプル数n,合格判定係数kの導出(自己流)
    • ⑤下限規格値Lが既知の場合のn,kの導出
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    ①上限規格値Uと合否判定基準

    標準偏差が既知(σ)の場合の関係式

    ●ロットの平均値\(\bar{x}\)
    ●上限規格値U
    ●上限合格判定値\(X_U\)
    ●合格判定係数k
    を使います。

    上限合格判定値\(X_U\)=U-kσ
    として、
    ●ロットの平均値\(\bar{x}\) ≤ \(X_U\)=U-kσ ならばロットは合格
    ●ロットの平均値\(\bar{x}\) > \(X_U\)=U-kσ ならばロットは不合格
    つまり、
    ●\(\bar{x}\) +kσ ≤ Uならばロットは合格
    ●\(\bar{x}\) +kσ > Uならばロットは不合格
    とします。

    標準偏差が未知(s)の場合の関係式

    σ⇒s
    k⇒k’に
    に書き換えます。

    ●\(\bar{x}\) +k’s ≤ Uならばロットは合格
    ●\(\bar{x}\) +k’s > Uならばロットは不合格
    とします。

    ●\(\bar{x}\) +k’s ≥ Uならばロットは合格
    ●\(\bar{x}\) +k’s < Uならばロットは不合格
    とします。

    ②上限規格値の分散の仮定方法(JISと自己流)

    \(\bar{x}\) +k’sの分散を求める

    ここで、変数xは、正規分布N(μ,\(σ^2\))に従うとすると、
    ロットの平均値\(\bar{x}\)は、正規分布N(μ,\(\frac{σ^2}{n}\))に従います。

    \(\bar{x}\) +k’sの分散において、
    統計量sの分散の仮定の仕方が2通りあります。

    JISZ9004に準拠する場合

    統計量sにおいて、n>5のとき、sの分布は正規分布N(σ,\(\frac{σ^2}{2(n-1)}\))に近似できる

    なぜこう近似できるかは、よくわかりませんが、この仮定でJISは規定しています。理由がわかる方、教えてください

    JISZ9004に準拠する場合をまとめると、

    \(\bar{x}\) +k’sは、正規分布N(μ+k’σ, \(\frac{σ^2}{n}\)+\(\frac{k’^2 σ^2}{2(n-1)}\))に従う。

    自己流の場合

    JISZ9004の仮定の仕方がよくわからない(納得いかない)ので、QCプラネッツは自己流で仮定します。

    統計量sが正規分布に従うのはOK。平均σもOK。ただし分散はいくらになるかわからないので変数mを設定して、正規分布N(σ,\(\frac{m^2 σ^2}{n}\))に従うと仮定する。

    統計量sの分散は \(σ^2/n\)の\(m^2\)倍と置くことにします。
    この方が理解しやすいと考えます。

    よって、

    \(\bar{x}\) +k’sは、正規分布N(μ+k’σ, \(\frac{σ^2}{n}\)+\(\frac{k’^2 m^2 σ^2}{n}\))に従う(mは自由な変数)。

    JISZ9004の方法と自己流でサンプル数nと合格判定係数k’を導出します。

    ③サンプル数n,合格判定係数kの導出(JISZ9004準拠)

    上限規格値Uの立式

    JISの方法でn,kを導出します。

    モデル図からUの関係式を導出します。

    計量抜取検査

    U=\(μ_0\)+k’σ+\(K_α\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    U=\(μ_1\)+k’σ-\(K_β\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    と導出できます。

    変数\(K_{p0}\)と\(K_{p1}\)の導出

    変数\(K_{p0}\)と\(K_{p1}\)は図より、
    \(K_{p0}\)=\(\frac{U-μ_0}{σ}\)
    \(K_{p1}\)=\(\frac{U-μ_1}{σ}\)
    となります。

    U=\(μ_0\)+k’σ+\(K_α\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    U=\(μ_1\)+k’σ-\(K_β\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    を変形して

    U-\(μ_0\)=σ(k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\))
    U-\(μ_1\)=σ(k’-\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\))
    とします。

    \(K_{p0}\)=,\(K_{p1}\)=の式に変形します。

    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    \(K_{p1}\)= k’-\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    となります。

    合格判定係数k’の導出

    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    \(K_{p1}\)= k’-\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    の\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)に注目して変形します。

    \(\frac{K_{p0}-k’}{K_α}\)=\(\frac{k’-K_{p1}}{K_β}\)
    となり、k’の式に変形します。

    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    となり、標準偏差既知の場合と同じ式になります。

    標準偏差が既知の場合の合格判定係数kの導出については、関連記事で確認ください。

    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式
    JISZ9003計量抜取検査(標準偏差既知)で上限規格値が既知の抜取方式について解説します。サンプル数n、合格判定個数k、上限合格判定値の導出やOC曲線の描き方を解説します。計量抜取検査をマスターしたい方は必見です。

    サンプル数nの導出

    近似します。n-1≒nとして変形します。ちょっと強引?
    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    をn-1≒nとして
    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2n}}\)
    にして変形します。うーん強引ですけど。

    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+\frac{k’^2}{2}}\)
    \(\sqrt{n}\)(\(K_{p0}-k’\))=\(K_α\)\(\sqrt{1+\frac{k’^2}{2}}\)

    n=\((\frac{K_α}{K_{p0}-k’})^2(1+\frac{k’^2}{2}\))
    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)を代入して、

    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))
    となります。
    \((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2\)は標準偏差既知の場合もありましたが、
    それに、\((1+\frac{k’^2}{2}\))が追加される形になります。

    サンプル数n、合格判定係数k’の導出のまとめ

    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)は標準偏差既知の場合と同じ式
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))は標準偏差既知の場合から\((1+\frac{k’^2}{2}\))が追加された式
    になる。

    ④サンプル数n,合格判定係数kの導出(自己流)

    JISZ9004の導出方法
    U=\(μ_0\)+k’σ+\(K_α\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    U=\(μ_1\)+k’σ-\(K_β\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2}{2(n-1)}}\)
    を、自己流の導出方法
    U=\(μ_0\)+k’σ+\(K_α\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    U=\(μ_1\)+k’σ-\(K_β\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    に変形します。

    変数\(K_{p0}\)と\(K_{p1}\)の導出

    JISZ9004の導出方法と同じで、
    \(K_{p0}\)=\(\frac{U-μ_0}{σ}\)
    \(K_{p1}\)=\(\frac{U-μ_1}{σ}\)
    となります。

    U=\(μ_0\)+k’σ+\(K_α\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    U=\(μ_1\)+k’σ-\(K_β\)σ\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    を変形して

    U-\(μ_0\)=σ(k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\))
    U-\(μ_1\)=σ(k’-\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\))
    とします。

    \(K_{p0}\)=,\(K_{p1}\)=の式に変形します。

    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    \(K_{p1}\)= k’-\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    となります。

    合格判定係数k’の導出

    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    \(K_{p1}\)= k’-\(K_β\)\(\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{k’^2 m^2}{n}}\)
    の\(\sqrt{\frac{k’^2 m^2}{n}}\)に注目して変形します。

    \(\frac{K_{p0}-k’}{K_α}\)=\(\frac{k’-K_{p1}}{K_β}\)
    となり、k’の式に変形します。

    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)
    となり、標準偏差既知の場合でも、JISZ9004の方法でも同じ式になります。

    サンプル数nの導出

    \(K_{p0}\)= k’+\(K_α\)\(\frac{1}{\sqrt{n}}\)\(\sqrt{1+k’^2 m^2}\)
    \(\sqrt{n}\)(\(K_{p0}-k’\))=\(K_α\)\(\sqrt{1+k’^2 m^2}\)

    n=\((\frac{K_α}{K_{p0}-k’})^2(1+k’^2 m^2\))
    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)を代入して、

    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2)\)
    となります。
    \((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2\)は標準偏差既知の場合もありましたが、
    それに、\((1+k’^2 m^2\))が追加される形になります。

    サンプル数n、合格判定係数k’の導出のまとめ

    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)は標準偏差既知の場合およびJISZ9004の導出方法と同じ式
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2\))は標準偏差既知の場合から\((1+k’^2 m^2\))が追加された式
    になる。

    ⑤下限規格値Lが既知の場合のn,kの導出

    下限規格値Lが既知の場合も、上限規格値Uが既知の場合と同様に導出できます。

    結果だけまとめます。

    サンプル数n,合格判定係数kの導出(JISZ9004準拠)

    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)は標準偏差既知の場合と同じ式
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+\frac{k’^2}{2}\))は標準偏差既知の場合から\((1+\frac{k’^2}{2}\))が追加された式
    になる。

    サンプル数n,合格判定係数kの導出(自己流)

    k’=\(\frac{K_β K_{p0}+K_α K_{p1}}{K_α + K_β}\)は標準偏差既知の場合およびJISZ9004の導出方法と同じ式
    n=\((\frac{K_α+K_β}{K_{p0}-K_{p1}})^2 (1+k’^2 m^2\))は標準偏差既知の場合から\((1+k’^2 m^2\))が追加された式
    になる。

    まとめ

    JISZ9004計量抜取検査(標準偏差未知)で上限限規格値が既知の抜取方式について、サンプル数n、合格判定個数kの導出方法とその理論について解説しました。

    • ①上限規格値Uと合否判定基準
    • ②上限規格値の分散の仮定方法(JISと自己流)
    • ③サンプル数n,合格判定係数kの導出(JISZ9004準拠)
    • ④サンプル数n,合格判定係数kの導出(自己流)
    • ⑤下限規格値Lが既知の場合のn,kの導出

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