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No.1
- 回答日時:
抜取検査における不適合品混入率の計算事例として、 質問の事例で
ロットサイズ(N):10000個,不適合品数(R):ロットサイズ×製品の不良率個, サンプリング数(n):100個の場合,不適合品数8%(r = 8)が検出される確率を超幾何分布関数から求めることが出来ます。
Microsoft Excel にある超幾何分布関数 hypgeomdist(r,n,R,N) を使用すれば算出できます。
製品の不良率が 5%だったら、ロットサイズ(N):10000個の中に不適合品数(R):は10000×0.05=500個あるわけです。
製品不良率5%の時でロットサイズ(N):10000個の中から100個の抜取検査を実施し、8個の不良が見つかる確率は、hypgeomdist(8,100,500,10000) で、f(x)=6.47% となります。ちなみに8個以下で不良が見つかる確率Σf(x)は、93.79 %となります。
この計算をr = 8を固定として、製品の不良率を6%、7%、8%、9%、10%にして計算(不適合品数(R):ロットサイズ×製品の不良率)すれば、製品の不良率8%の時がピークの、サンプリング数(n):100個の場合の不適合品数(r = 8)が検出される確率のカーブが描けます。
製品不良率8%の時でロットサイズ(N):10000個の中から100個の抜取検査を実施し、8個の不良が見つかる確率は、hypgeomdist(8,100,800,10000) で、f(x)=14.6% となります。ちなみに8個以下で不良が見つかる確率Σf(x)は、59.27%となります。
不良率の信頼性を数値で表すにはどうすれば良いのでしょうか?の直接の回答になっていないかもしれませんが、イメージは解かると思います。
詳細は、参考URLhttp://homepage1.nifty.com/QCC/ 抜取検査の基本的な考え方で解かると思います。
Excel で説明できれば、もっとわかりやすいのですが・・・・
参考URL:http://homepage1.nifty.com/QCC/
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