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[품질경영공학] 비정규성과 관리도 평균 디자인

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    • 소개글
    [품질경영공학] 비정규성과 관리도 평균 디자인에 대한 자료입니다.
    목차
    1. 개요 및 도입
    2. Burr 분포
    3. 관련된 이전연구
    4. 비대칭 관리도의 발전
    5. 대칭 관리도 6. 대칭/비대칭 제한 비교
    7. ARL 비교
    8. 표본 수 고려
    9. 결론
    본문내용
    1. 개요 및 도입

    비정규성은 관리도 평균을 표현하는데 중요한 영향을
    미친다.

    따라서 관리도 차트 평균을 설계할 때, 비정규성
    기초 데이터에 대한 정도의 인식을 포함해야 한다.

    이 논문은 표본평균분포가 정규분포가 아니라고 가정될
    때 적절한 비대칭 도표를 구상하기 위한 기법을 보여준다.

    또한 표본평균분포의 측정된 왜도(skewness)와
    첨도(Kurtosis)에 따른 대칭도표 평균 런 길이의 영향을
    연구하였다.


    왜도(skewness)란?
    자료의 분포모양이 평균인
    중심으로부터 한 쪽으로 치우쳐져 있는 정도를 나타내주는 정도.
    즉, 확률분포곡선에서 비대칭의 정도를 나타내는 척도.


    첨도(Kurtosis)란?
    자료의 분포모양이 정규분포보다 더 중앙에 집중하는 가를 나타내는 척도.



    표본평균분포가 정규분포가 아닐 때의 3가지 대안

    변형된 데이터를 정규분포에 의해 좀 더 근접하게 모델화하기 위해, 각각의 관찰들을 변형시킨다.
    - 단점
    알맞은 변형을 결정하는 것이 어려움.
    결정된 대안의 절차 시행에 있어서 어려움.
    다른 대안보다 이 변형이 강력하다는 것을 정당화 시키기 어려움.

    2. 관리한계를 조정한다.
    - 장점
    실제의 데이터를(변형되지 않은) 사용.
    관리극한의 변형은 비정규데이터에서 정당화 및 시행이 쉬움.

    3. 각각의 데이터 값의 정상상태로부터 벗어나는 양과 상관없이, 정규분포에
    의해 표본평균의 분포가 잘 모델화 될 때까지 표본크기를 증가시킨다.
    - 단점
    운영과 경제적 관점에서의 손실.
    표본평균분포에서 충분한 정규성을 보장하는 샘플크기의 결정이 어려움.
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