10. Mintavételi tervek minısítéses ellenırzéshez

Hasonló dokumentumok
10-6. ábra. Az áttérési szabályok rendszere (Papp L., Róth P., Németh L., 1992)

MINİSÉGBIZTOSÍTÁS 12. ELİADÁS Május 9. Összeállította: Dr. Kovács Zsolt egyetemi tanár

4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése

Mintavételes átvételi ellenőrzés

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

III. Képességvizsgálatok

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Gépipari minıségellenırzés

Variancia-analízis (VA)

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

A szabályozás lényege: integrált energiamérlegre vonatkozik, amely tartalmazza

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

6. Minısítéses ellenırzı kártyák

Minőségirányítási rendszerek 8. előadás

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Statisztikai függvények

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Valószínőségszámítás és statisztika elıadások Mérnök informatikus BSc szak MANB030, MALB030

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

1. oldal, összesen: 8. 7/2001. (II. 22.) PM rendelet. a biztosítóintézetek aktuáriusi jelentésének tartalmi követelményeirıl

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

A mérési eredmény megadása

Sorozatban gyártott termékek minőségellenőrzése

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

8. A mérıeszközök képességvizsgálata 1

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Egyedi cölöp függőleges teherbírásának számítása

MATEMATIKAI STATISZTIKA KISFELADAT. Feladatlap

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével

Minőségellenőrzés. Miről lesz szó? STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Minőségszabályozás. Mikor jó egy folyamat? Ellenőrzés Szabályozás

A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1

Pl.: Galton deszka ( vagy link innen:

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Szépmővészeti Múzeum térszint alatti bıvítése: A projekt idıt befolyásoló kockázatok értékelése. Készítette: Kassai Eszter Rónafalvi György

Második lépésben meg kell határozni, hogy az adott sávba jutó nettó árbevételhez mekkora összegő elábé + közvetített szolgáltatások értéke jut.

14.1.ábra: Rezervációs árak és a fogyasztói többlet (diszkrét jószág) 6. elıadás: Fogyasztói többlet; Piaci kereslet; Egyensúly

2.6. A fogaskerekek tőrésezése, illesztése. Fogaskerék szerkezetek. Hajtómővek.

Curie Matematika Emlékverseny 6. évfolyam Országos döntő Megoldása 2017/2018.

Megoldások 9. osztály

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Adatlap azonosító Összpontszám Eredmény (fokozat) 6 85 Nincs fokozata Ezüst fokozat Nincs fokozata Nincs fokozata Nincs

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Variancia-analízis (folytatás)

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Megoldások. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

2. Laboratóriumi gyakorlat A TERMISZTOR. 1. A gyakorlat célja. 2. Elméleti bevezető

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Bács-Kiskun Megyei Matematikaverseny 2012/2013 Az 1. forduló feladatainak megoldása

Beszámoló: megbízható, valós képet ad a vállalkozás vagyoni, pénzügyi és jövedelmi

Kockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Ismétlı áttekintés. Statisztika II., 1. alkalom

OTSZ VILLÁMVÉDELEM. Elemzés és módosítási javaslat

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

DIFFERENCIAEGYENLETEK

25/1. Stacionárius és tranziens megoldás. Kezdeti és végérték tétel.

Tápvízvezeték rendszer

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Vizsgafelkészítı óra Termelésmenedzsment tárgyból

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)

PONTOKON MEGTÁMASZTOTT SÍKLEMEZ FÖDÉMEK ÁTSZÚRÓDÁSA

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2014/2015-ös tanév első (iskolai) forduló Haladók II. kategória

1.1. A tengelykapcsolók feladata, csoportosítása és általános méretezési elvük. Merev tengelykapcsolók.

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

Drégelyi-Kiss Ágota: Minıségszabályozás a gépiparban

Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I

31/2008. (II. 21.) Korm. rendelet

Méretlánc (méretháló) átrendezés elmélete

EU7403 DMRV DUNA MENTI REGIONÁLIS VÍZMŐ ZÁRTKÖRŐEN MŐKÖDİ RÉSZVÉNYTÁRSASÁG. Közbeszerzési szabályzat ELJÁRÁSI UTASÍTÁS

Értelmezı rendelkezések

Közlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta

Kosztyán Zsolt Tibor Katona Attila Imre

Szabályos fahengeres keresztmetszet geometriai jellemzőinek meghatározása számítással

112/2011. (XI. 24.) VM rendelet

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Mirıl lesz szó? Tartalékok Kár/szolgáltatás jellegő: Mirıl lesz szó?

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi első fordulójának feladatmegoldásai

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

Koordináta-geometria feladatok (középszint)

IV. Átvételi minıségellenırzés 9. Az átvételi minıségellenırzés alapelvei

Számelméleti alapfogalmak

A szárított faanyag minıségének korrekt meghatározása, különös tekintettel az EU-s szabványokra

V.7. NÉPSZÁMLÁLÁS. A feladatsor jellemzői

Hipotézis vizsgálatok

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT

Átírás:

10. Mintavételi tervek minısítéses ellenırzéshez Az átvételi ellenırzés akkor minısítéses, ha a mintában a selejtes elemek számát ill. a hibák számát vizsgáljuk, és ebbıl vonunk le következtetést a tételbeli selejtarányra vagy fajlagos (100 elemre vonatkoztatott) hiba-számra. 1. Egylécsıs ellenırzés kétontos eljárással A 9.1.2. ontban láttuk, hogy az adott 0 -hoz (ill. AQL értékhez) tartozó elsıfajú hiba α és adott 1 -hez (ill. LTPD értékhez) tartozó másodfajú hiba β valószínőségének rögzítésével egy két egyenletbıl álló egyenletrendszer adódik. Az elfogadási valószínőség a nullhiotézis érvényessége esetén, vagyis ha = 0 : i ( = 0) = 0( 0 ) P a c i= 0 n n i i 1 = 1 α, az ellenhiotézis (= 1 ) érvényessége esetén: i ( = 1) = 1 ( 1 ) P a c i= 0 n n i i 1 = β. Ennek numerikus megoldásával megkahatjuk, hogy adott elsı- és másodfajú hibavalószínőség eléréséhez mekkora mintára (n) van szükség, és melyek az elfogadási/elutasítási határok (c). 10-1. élda Adjuk meg a mintavételi tervet, ha a legföljebb AQL=1% ( 0 =1) selejtarányú tételeket 95% valószínőséggel át akarjuk venni (α=5), az LTPD=5% ( 1 =5) selejtarányú tételeket edig 90% biztonsággal vissza akarjuk utasítani (β=)! A STATISTICA rogram segítségével éldául azt kajuk, hogy a szükséges mintaelemszám 53, a mőködési jelleggörbét a 10-1. ábra mutatja. Az elfogadási határt a rogram a selejtarányra adja meg: 32; ezt 53-mal szorozva c=1.696 adódik (általában nem kaunk egész számot). Ha fölfelé kerekítünk (akkor vesszük át a tételt, ha D 2 ), az elsı- és másodfajú hiba valószínősége különbözni fog a deklarált értéktıl. Az átvétel valószínősége = 0 =1-nél =84 (vagyis α=16 az elıírt 5 helyett), = 1 =5-nél =02 (vagyis β=02 a kívánt helyett). 269

0..01.02.03.04.05.06.07 10-1. ábra. A kétontos eljárással kaott terv jelleggörbéje a 9-1. éldában 1. Egylécsıs ellenırzés a szabvány táblázatainak használatával Az elsı- és másodfajú hiba megengedett valószínőségét elvben költség-megfontolások alaján kellene elhatározni. Ennek során a hibás ill. selejtes tétel átvételének, a jó tétel visszautasításának anyagi következményeit, valamint a minta vizsgálatának költségeit kell mérlegelnünk. Legtöbbször nem állnak rendelkezésre olyan adatok és elemzések, amelyek indokolnák és lehetıvé tennék α és β ontos megadását. A kétontos eljárás elvileg ontosan a kívánt elsı- és másodfajú hiba-valószínőségeket adja, de az, hogy ne kelljen kerekíteni (és a kerekítés okozta eltéréseket elviselni), csak nagy n elemszámú mintákra lenne megvalósítható. Ráadásul, ha azt akarjuk, hogy az átvételi határ egész szám legyen, az elsı- és másodfajú hiba megengedett valószínőségei közül csak az egyiket rögzíthetjük, a másikra csak korlátot adhatunk meg. Ehelyett az egyontos módszer terjedt el, erre dolgoztak ki szabványokat a második világháború során és késıbb, de még a nagy kaacitású számítógéek mindennai munkaeszközzé válását megelızıen. Az átvételi ellenırzési tervek aramétereit ezért félkvantitatív módon, bizonyos, nehezen számszerősíthetı ill. közelítı jellegő megfontolások alaján határozzák meg. Az átvételi ellenırzési tervekben az átvételi döntés statisztikai hibáit a terv ellenırzési fokozata (szintje) és fajtája határozza meg. Az MSZ 548-77 (ISO 2859-1, MIL STD 105D ANSI/ASQC Z1.4) szabvány táblázatokat ad a szükséges mintaelemszámra és az elfogadási határértékre, ezeket a VI. táblázataiként adjuk itt meg. A terv ellenırzési fokozatai a következık: 270

általános fokozatok: I, II, III, járulékos fokozatok: S-1, S-2, S-3, S-4. A terv ellenırzési szigorúsági fokozata háromféle lehet: normális, szigorított és enyhített. a) enyhített normális szigorított 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 b) 0 1 2 3 4 5 6 I. fokozat II. fokozat III. fokozat 10-2. ábra. Elvi jelleggörbék az ellenırzés fokozatai és fajtája között: a) az elsıfajú hiba valószínősége, b) a másodfajú hiba valószínősége 271

Mint látni fogjuk, a terv fajtája (az ellenırzés "szigorúsága") határozza meg az elsıfajú hiba megengedett valószínőségét, a normális ellenırzésre ez közelítıleg 5, ontosabban a tétel méretétıl függıen 1 és 9 között van. A másodfajú hiba valószínősége az ellenırzési fokozattól függ. Ezt szemlélteti a 10-2. ábrán látható elvi jelleggörbe-sorozat. Az alkalmazható terv-fajtáknál a nullhiotézisnek megfelelı selejtarány környezetében (l. a 10-2a. ábrán 0 =1) az elfogadás valószínősége ( = 1 α ) nagyon különbözik, nagyobb selejtarányoknál (l. 4 0 ) azonban alig. A három ellenırzési fokozatnál edig az ellenhiotézisnek megfelelı nagyobb selejtarányoknál (l. 10-2b. ábrán = 4 ) a másodfajú hiba valószínőségében van nagy különbség. 1 0 Az átvételi ellenırzési terv fajtájában, az alkalmazott szigorúsági fokozatban, a mintavételi lécsık számában és az átvételi hibaszint (AQL) értékében az átadó és az átvevı a szállítás elıtt megállaodik. Ezt követıen a szállítmány átvételi ellenırzése a megállaított aramétereknek megfelelı ellenırzési terv szerint történik. 1.1. A táblázatok szerkezete A tétel nagysága és az ellenırzési fokozat (S1-III) szerint a kulcsjel-táblázatból (függelék VI/1. táblázata) egy nagy betővel jelölt kódot kaunk. Maga a táblázat kulcsjelenként AQL függvényében megadja a veendı minta n nagyságát, valamint az elfogadási (Ac=c) és visszautasítási (Re=r) határt. Külön-külön táblázat vonatkozik a normális, a szigorított és az enyhített ellenırzésre. Vegyük éldakéen a normális ellenırzést (függelék VI/2. táblázata). A táblázat elsı két oszloa a kulcsjel és a minta-nagyság. Utánuk a különbözı átvételi hibaszintekhez (AQL) tartozó átvételi (Ac) és visszautasítási (Re) határok számoszloait találjuk. Az átvételi hibaszint (AQL) lehet a selejtes termékek %-os aránya vagy a 100 darabra jutó hibaszám. A selejtarány 1%-tól 10%-ig terjedhet, a 100 elemre jutó hibaszám ezen túl 15 és 1000 közötti értékeket is fölvehet. A mintaelemszámok és az AQL értékek is közelítıleg az aranymetszés szabálya szerinti léésekben változnak. Egy kulcsjelhez tartozó mintaelemszám az egy fokozattal nagyobbnak kb. 18-szerese, ugyanez érvényes a választható AQL értékekre. Ez a szorzó egyébként kb. 10-1/5, vagyis l. az AQL 5 fokozattal fölfelé léve éen tízszeresére nı. Az elfogadási valószínőségek (tehát a jelleggörbe) számításához, ha AQL 10 és n 80, a binomiális; AQL>10-nél a Poisson-eloszlást kell használni; AQL 10 és n>80-ra is a Poisson-eloszlást, de mint a binomiális eloszlást közelítı eloszlást. Ahol lefelé vagy fölfelé mutató nyilat látunk, a lábjegyzet szerint eljárva a nyíl alatt ill. fölött elıször található tervet kell használni. Ha a veendı minta nagysága eléri vagy meghaladja a tétel nagyságát, 100%-os ellenırzés végzendı. A táblázat átlói mentén az Ac átvételi határ állandó; egy átló minden ontjában az AQL n szorzat is állandó. Pl. a normális vizsgálat táblázata R sorában n=2000, 272

AQL=%-nál Ac=5, 5 sorral följebb, az L sorban, és 5 oszloal jobbra (tehát az átló mentén) n=200, AQL=1%, szorzatuk 200, Ac itt is 5. Ez biztosítja, hogy legalább az AQL n szorzat kis értékei mellett (amikor a binomiális eloszlás jól közelíthetı a Poissoneloszlással, a hibás elemek számának várható értéke a mintában éen AQL n), az átvétel 1-α valószínősége azonos legyen, l. normális vizsgálat esetén 95%. 10-2. élda 1. léés Olvassuk ki a szabvány kulcsjel-táblázatából (függelék VI/1. táblázata) a kulcsjeleket, ha a tétel N nagysága 1201 és 3200 között van. 10-1a. táblázat fokozat S1 S2 S3 S4 I II III kulcsjel C D E G H K L A II. fokozathoz a kód K. 2. léés Nézzük most meg a függelék VI/2 4. táblázataiban, hogy a normális, szigorított és enyhített ellenırzéshez hány elemő mintát kell venni, és melyek az átvétel (Ac) ill. visszautasítás (Re) határértékei, ha AQL=1%, vagyis 0 =1. 10-1b. táblázat n Ac Re normális 125 3 4 szigorított 125 2 3 enyhített 50 1 4 Látható, hogy a normális és a szigorított ellenırzés mintaelemszáma azonos, csak a szigorított esetben az elfogadási határérték alacsonyabb. Ez azt jelenti, hogy az elsıfajú hiba valószínősége ott nagyobb. Az enyhített ellenırzésnél lényegesen kisebb mintát kell vennünk. 273

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 K normális, II. fokozat szigorított, II. fokozat enyhített, II. fokozat 10-3. ábra. Jelleggörbe a különbözı szigorúságú ellenırzésekre a II. fokozatnál, a 10-2. éldához A 10-3. ábra mutatja a II. ellenırzési fokozatnál a három esetre a jelleggörbét. Az AQL=1%-hoz tartozó normális ellenırzésnél az elfogadás valószínősége =5, vagyis 0 =1 hiba-arányú tételt 95% valószínőséggel átvennénk, a szigorítottnál csak kb. 87% valószínőséggel. Az enyhített vizsgálatnál az elsıfajú hiba valószínősége kisebb kellene, hogy legyen, de az elfogadási határ (Ac=1) az 50 elemő mintánál hiba-arányban (1/50=2) a normális (3/125=24) és a szigorított (2/125=16) közé esik. Ez azért fordulhat elı, mert az elfogadási határ csak egész szám lehet, a következı egész szám 2 lenne, és az 50 elemő mintánál hiba-arányként 2/50=4-ot kellene megadni, ami túlságosan nagy. normális, I (H) normális, II (K) normális, III (L) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 274

10-4. ábra. Jelleggörbe a különbözı fokozatú ellenırzésekre a normális szigorúságú vizsgálatnál, a 10-2. éldához normális, S1 (C) normális, S2 (D) normális, S3 (E) normális, S4 (G) 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 10-5. ábra. Jelleggörbe a különbözı járulékos fokozatú ellenırzésekre a normális szigorúságú vizsgálatnál, a 10-2. éldához 275