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使用经典和贝叶斯估计方法的正态分布质量特性指数(C_{pk})的置信区间。 (英语) Zbl 1471.62555号

摘要:有效评估过程潜力和性能的能力的指标之一是过程能力指数(PCI)。这对质量控制工程师具有重要意义,因为它量化了工艺的实际性能与产品预设规格之间的关系。当流程遵循正常行为时,大多数传统PCI表现良好。在本文中,我们考虑一个过程能力指数,\(C_{pk}\),由V.E.凯恩[“过程能力指数”,《质量技术期刊》18,第1期,41–52页(2018;doi:10.1080/00224065.1986.11978984)] 可用于正常随机变量。本文的目的有三个方面:首先,我们讨论了正态分布的过程能力指数(C_{pk})的不同估计方法。我们简要介绍了不同的频率估计方法,即最大似然估计、最小二乘和加权最小二乘估计、间距估计的最大乘积、Cramèr-von-Mises估计、,Anderson-Darling估计量和Right-Tail Anderson-Darling估计器,并使用广泛的数值模拟比较它们的均方误差。其次,我们比较了三个参数自举置信区间,即标准自举、百分位自举和偏差修正百分位自举。第三,我们考虑了在平方误差损失函数下的贝叶斯估计,对于所考虑的模型,位置参数使用正态先验,尺度参数使用逆伽马。通过蒙特卡罗模拟研究,比较了经典BCI和最高后验密度(HPD)可信区间C_({pk})在平均宽度和覆盖概率方面的性能。最后,为了便于说明,对两个实际数据集进行了分析。

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第60页 统计学在工程和工业中的应用;控制图
62层25 参数公差和置信区间
62F40型 引导、折刀和其他重采样方法
2015年1月62日 贝叶斯推断

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全文: 内政部

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