In this paper, nonstationary multiple sampling plans are discussed which are difficult to solve by analytical method when there exists dependency between the sample data. The initial solution is found by the sequential sampling plan using the sequential probability ration test. The number of acceptance and rejection in each step of the multiple sampling plan are found by grouping the sequential sampling plan's solution initially. The optimal multiple sampling plans are found by simulation. Four search methods are developed U and the optimum sampling plans satisfying the Type I and Type ll error probabilities. The performance of the sampling plans is measured and their algorithms are also shown. To consider the nonstationary property of the dependent sampling plan, simulation method is used for finding the lot rejection and acceptance probability function. As a numerical example Markov chain model is inspected. Effects of the dependency factor and search methods are compared to analyze the sampling results by changing their parameters.
Currently the problem of air pollution caused by the motor vehicle emission is one of the most serious problems to be solved. Thus we needed the vehicle emissions audit procedure and technical innovation constraining the motor vehicle emission. The Korean Environmental Protection Agency currently audits automobiles for emissions compliance at assembly plants with multiple attribute multiple staged sampling plans. In order to establish the more reasonable audit procedure, the multiple staged sampling plan designed in this paper has been applied to the domestic vehicles by analyzing the statistic characteristics of the emission distribution. This paper summarizes the auditing procedure and develops methods for determining its statistical characteristics. Specifically, we consider how to evaluate a multiple staged sampling plan, give a procedure that efficiently estimates attribute-type probabilities from multivariate variables-type data, and quantify the effect of tightening the acceptable quality level of the sampling plan. As a result it can be proved that this audit procedure is the reasonable plan minimizing the AQL (Acceptable Quality Level) and is to be used effectively for the auditing procedure constraining the injurious gasses of the motor vehicles.
In this paper, a design and estimation procedure for the stochastically dependent nonstationary multiple acceptance sampling plans is developed. At first, the rough-cut acceptance and rejection numbers are given as an initial solution from the corresponding sequential sampling plan. A Monte-Carlo algorithm is used to find the acceptance and rejection probabilities of a lot. The conditional probability formula for a sample path is found. The acceptance and rejection probabilities are found when a decision boundary is given. Several decision criteria and the design procedure to select optimal plans are suggested. The formula for measuring performance of these sampling plans is developed. Type I and II error probabilities are also estimated. As a special case, by setting the stage size as 1 in a dependent sampling plan, a sequential sampling plan satisfying type I and II error probabilities is more accurate and a smaller average sample number can be found. In a numerical example, a Polya dependent process is examined. The sampling performances are shown to compare the selection scheme and the effect of the change of the dependency factor.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.403-411
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2011
This paper deals with a group acceptance sampling plan for time truncated tests which are based on the total number of failures from the whole group assuming that the life time of an item follows the Dagum (inverse Burr) distribution. This study is developed when a multiple number of items as a group can be tested simultaneously in a tester. The minimum number of groups required for a given group size and acceptance number is determined such that the producer and consumer risks are satisfied simultaneously at the specified quality level, while the termination time and the number of testers are specified. Comparisons are made between the proposed plan and the existing plan on the basis of size of the groups. Two real examples are provided.
Aslam, Muhammad;Pervaiz, Muhammad Khalid;Jun, Chi-Hyuck
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.319-326
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2010
In this paper, a new group sampling plan for the lot acceptance is proposed for the time truncated life test, which can be utilized when multi-item testers are implemented. The design parameters are found using the two-point approach such that the producer's and consumer's risks are satisfied simultaneously at the acceptable reliability level and the lot tolerance reliability level, respectively. The case of Weibull distribution is described to illustrate the procedure that can be used when the quality level is expressed by a multiple of the specified life. The advantage of the proposed plan is demonstrated by comparing with the existing plan in terms of the sample size required. The tables are constructed and some examples are given to illustrate the procedure developed here.
In a traditional sequential acceptance sampling plan, it is assumed that the sampled items are independent each other. In this paper, stochastically dependent sequential acceptance sampling plans are dealt when there exists dependency between sampled items. Monte-Calro algorithm is used to find the acceptance and rejection probabilities of a lot. The number of defectives for the test to be accepted and rejected in probability ratio sequential test can be found by using these probabilities. The formula for measures of performance of these sampling plans is developed. Type I and II error probabilities are estimated by simulation. This research can be a, pp.ied to sequential sampling procedures in place of control charts where there is a recognized and necessary dependency during the production processes. Also, dependent multiple acceptance sampling plans can be derived by extending this sequential sampling procedure. As a numerical example, a Markov dependent process model is given, and the characteristics of the sampling plans are examined according to the change of the dependency factor.
In this paper, stochastically dependent single and sequential acceptance sampling plans are dealt when the process follows a Polya process model. A Monte-Cairo algorithm is used to find the acceptance and rejection probabilities of a lot. The number of defectives for the test to be accepted and rejected in a probability ratio sequential test can be found by using these probabilities. The formula to measure performance of these sampling plans is developed. Type I and II error probabilities are estimated by simulation. Dependent multiple acceptance sampling plans can be derived by extending the sequential sampling procedure. In numerical examples, single and sequential sampling plans of a Polya dependent process are examined and the characteristics are compared according to the change of the dependency factor.
The quality of products produced by injection molding process is greatly influenced by the process variables set on the injection molding machine during manufacturing. It is very difficult to predict the quality of injection molded product considering the stochastic nature of manufacturing process, because the process variables complexly affect the quality of the injection molded product. In the present study we predicted the quality of injection molded product using Artificial Neural Network (ANN) method specifically from Multiple Input Single Output (MISO) and Multiple Input Multiple Output (MIMO) perspectives. In order to train the ANN model a systematic plan was prepared based on a combination of orthogonal sampling and random sampling methods to represent various and robust patterns with small number of experiments. According to the plan the injection molding experiments were conducted to generate data that was separated into training, validation and test data groups to optimize the parameters of the ANN model and evaluate predicting performance of 4 structures (MISO1-2, MIMO1-2). Based on the predicting performance test, it was confirmed that as the number of output variables were decreased, the predicting performance was improved. The results indicated that it is effective to use single output model when we need to predict the quality of injection molded product with high accuracy.
The purpose of this study was to identify current housing status and housing awareness such as housing values, satisfaction, and preferences among households with one child. Data were obtained from a questionnaire completed by both husbands and wives living in metropolitan area and aged between 25 and 45. Selected variables were the age, education level, and employment status of housewives, ideal number of children, monthly income, plan to give birth, and so on. Using purposive sampling method, five hundred questionnaires were administered and 360 questionnaires were analyzed. In accordance with the questions related to housing values, housing satisfaction of respondents was examined. In order to compare the housing values, preferences, and satisfaction among diverse variables of respondents, mean, t-test, F test, Duncan's multiple range test, $x^2$ test, and factor analysis were used. The major findings of this study are as follows: First, there were significant differences in current housing type, tenure type, and floor area according to housewives' age, education level, monthly income, and plan to give birth. Interestingly, households not having a plan to give birth in the future were living in larger house than the households having a plan to give birth. Second, housing values of households with one child were divided into 4 factors-environmental comfort, economy and convenience, social status symbolism, and adequacy of space planning. Items related to privacy showed the biggest difference between housing values and housing satisfaction. Third, most of the respondents wanted larger house than current housing. However, the need for quality of housing including floor area and amenities was significantly higher among households not having a plan to give another birth than households having a plan to give birth in the future.
The purpose of this study is calling attention to the silver town by analyse preference attributes diversely and suggest alterative plan. Also, offering basic data which needs for the establishment of comfortable and ideal old age residence culture by developing silver town which is appropriate for our circumstances and emotion. The survey population of this study focused on 40s and 50s' middle aged both genders living in the Seoul and national capital region, we used random sampling method. The analytical methods used in this study were frequency, mean, standard deviation, Factor Analysis, t-test, ANOVA, post-hoc estimation (Duncan test), multiple regression, To verify the reliability of each measure, Cronbach's alpha coefficient was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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