第七章-質量檢驗(編輯修改稿)
2024-09-01 10:16 本頁面
【文章內容簡介】 接收概率。 解：根據已知條件，可采用二項分布近似計算 L()= = 當 p， L（ p）值可查二項分布累計概率表求的。 ddcddC ∑ 500= 50)(? 接收概率計算方法 ? 泊松分布表達式 根據泊松分布定理，對于二項分布，若 np=是個常數，即當 n很大 p很小時，泊松分布即為二項分布的近似，在實際工作中，只要滿足 N/n〉 =10，p=， L（ p）可用下式計算： L(p)= 例 2：試用泊松分布計算接收概率。 解：根據已知條件， np== L(p)= = = ∑cdnpddenp0= !)( !1)(+!0)(=!)( 0= ∑ eededd + ? 理想方案的抽樣特性曲線 L(p) 1 p0 p(%) p?p0 時 L(p)=1 p p0 時 L(p)=0 抽樣特性曲線 p–L(p) 簡稱 oc曲線 ? 線性抽樣方案 L(p)=1－ p 抽樣特性曲線 p–L(p) 簡稱 oc曲線 L(p) 1 100% p(%) p=0 時， L(p)=1 p=100%時， L(p)=0 批量 N=10，采用抽樣方案（ 1， 0）來驗收產品 ? 實際采用的 OC曲線 P0:接收上限 對 P? P0 的產品批以盡可能高的 概率接收 P1:拒收下限 對 P? P1 的產品批以盡可能高的 概率拒收 ?=1L(P0 )—生產者風險 ?=L(P1) —消費者風險 一般 ?= ?= L(p) ? ? P0 P1 P P0 . P1由 供需雙方協(xié)商 抽樣風險 在實施接收抽樣時，真正涉及切身利益的是生產方和使用方： ? — 生產方風險： 一個“良”批被抽樣方案拒收的概率。 ? — 使用方風險： 一個“劣”批被抽樣方案接收的概率。 因此，生產方和使用方都希望將“良”批和“劣”批的概念以及抽樣的風險標準化。 ? 抽樣檢驗特性曲線分析 ? 實際的 OC曲線與兩類風險 ? 一個好的 OC曲線應當是： ? 當這批產品質量較好，如 p≤p0時，能以高概率判為接收； ? 當批質量差到某個規(guī)定的界限 p≥p1時，能以高概率判為不接收； ? 當產品質量變壞時，如 p0＜ p＜ p1時，接收概率應迅速減小。 ? OC曲線的影響因素 ① (n,c)一定， N對 OC曲線的影響。 L(P) A(1000,20,0) B(100,20,0) C(50,20,0) P(%) 甚微，可忽略 ? OC曲線的影響因素
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