ライブ から 100 スカンジナビア航空 キャンパス ドライブ、あなたの 1つ そして のみ スカンジナビア航空 世界 本部 で ケアリー、 北 カロライナ。 その の サンプリング プラン 見せる 主演 スタン コプロウスキー。 今 ここ、 彼 は の ホスト の の サンプリング プラン 見せる , スタン コプロフスキー。
感謝 あなた。 感謝 あなた とても 多くの。 あなたは あまりにも 親切。 感謝 あなた。 私たちは 愛 あなた。 いいえ、それで十分です。 お願いします。 全て 右、 私たちは 持っている a 素晴らしい 見せる のために あなた 今日。 前に 私たちは 得る 開始、 ただ a 少し 背景 ここ。 I なかった とても 良い で 統計。 で 事実、 I 得た a 紙 カット から 私の 統計 宿題。 何 は の オッズ？ 十分 の それ。
今日 だった 行く に 話す について 受け入れ サンプリング そして サンプリング 予定。 だった 行く に 学ぶ について の OC 曲線 そして 何 それ は。 病気 なれ 正直、 これ は 1つ の 私の 全て 時間 お気に入り ANSI 標準。 だった 行く に 聞く について の ANSI 標準。 良い 作る いくつかの 予測 のために の 大きい サンプリング プラン、 そして それから ついに、 良い 見せる あなた いくつかの 素晴らしい ハイライト 使用して の ジャンプ サンプリング プラン 追加した と 1つ の 私の 全て 時間 お気に入り 工業用 統計学者、 ドクター ホセ・ラミレス。
私は 嬉しい に なれ ここ。 誇りに思う この 見せる。 I 考える その 行く に なれ 楽しい。 S ごめん に 聞く について 統計 いる 危険な に あなたの 健康 と a 紙 カット。 男。
それ だった a 粗い 旅 そこには、 しかし 良い 得る を通して それ。 として あなた 見る、 ここは の タイトル の 私たちの 話す、 そして それから I 意思 遊ぶ いくつかの 他の スライド ここ のために あなた。 あなたの 本、 I のように これ 本。 私たちは 使用 これ a 多く で の 分割。 の 統計 品質 コントロール 本： の ジャンプ 仲間 . これ は の 仲間 本 に ダグ モンゴメリー 本。 I 考える あなたは 行く に 言及 ダグの 本 後で で の 話す として 良い。
それは 真実。
それから I 持っている あなたの 他の 本 上 ここ あまりにも、 分析 そして 通訳 連続 データ 使用 ジャンプ . I 知る あなたは された a 長さ 時間 ユーザー の JMP、 おそらく 戻る 以来 ジャンプ 二。 I 考える あなた だった おそらく 1つ の の 初め サポート 事例 それ 来た の中へ 技術 サポート と 彼らの 自分の 監督 の お客様 有効化、 ジェフ パーキンソン。 ジェフ、 として 私たちは 全て 知る、 開始 外 で 技術 サポート そして 病気 持っている に 見て 戻る を通して の ケース。 しかし 何 I 理解する、 あなた だった a 長さ 時間 ユーザー の ジャンプ。
いらっしゃいませ に 私たちの 見せる。 私は 嬉しい あなた できた なれ と 私たち 今日。 素晴らしい 興奮した に 持っている あなた。 だった 行く に 話す について いくつかの オプション ここ のために の 皆さん に 電話 で。 もし あなた 欲しい に 電話 の中へ の 見せる または メッセージを送ると、 メッセージをお送りください で ＪＭＰＬ ot プラン。 の 電話 番号、 もし あなた 持っている a ロータリー ダイヤル 電話、 あなた できる 電話 私たち 上 そこには、 または もし あなた 欲しい に 到着 私たち の上 インスタグラム で ジャンプ 多く 受け入れ サンプリング プラン。 さあ 行く 先に そして 見る。 I 考える I する 聞く a 電話 また。 待って a 分。 見る 誰が それ は。
はい、 これ は ドクター ジュリアン パリス 呼び出し で。 私は の 監督 の JMPユーザー 取得 そして I 持っている a 質問 のために ドクター ラミレス。
行く 先に、 ジュリアン。
ドクター ラミレス、 できる あなた 説明する の 違い 間 多く 受け入れ サンプリング 予定 そして 変数 受け入れ サンプリング 予定？
I しない 本当に 信じる それ だった ジュリアン。 それ だった おそらく 7月 から 下 による の 学校 ヤード。 7月、 する あなた 持っている a 質問？
はい、 彼 した。 彼 だった 尋ねる もし あなた できた 与える 私たち a 少し 導入 に サンプリング 予定。
サンプリング、 わかった . 彼は やっている いくつかの サンプリング による の 校庭。 I 不思議 何 彼は やっている そこには。 7月、 以来 あなたは で a 学校、 あなたは による の 校庭、 しましょう 行く 戻る に の 辞書 そして 見て で サンプリング、 何 の 辞書 と語る。 そこには は a 少し 定義 ここ で の 辞書、 そして 1つ もの I のように について の 初め 1つ それ 会談 について a 適切な サンプル。 のために 統計学者 それ もっている の 意味、 一部 の それ は そこには、 の サンプル もっている に なれ 代表。 のために それらの の あなた おなじみ と 統計、 の 他の ピース それ 私たちは また 含む で a 意味 の 適切な サンプル は ランダム。
しかし 何 あなたは 話す について、 について これら サンプリング 予定 は の 2番 意味、 そして 彼らは 得た それ 右 なぜなら a サンプリング プラン は 本質的に 決定する に 小さい 部分 の a 多く または a 人口。 の 人口 できる なれ どちらか 無限 または それ できる なれ a 有限 番号 のように 10,000 アイテム。 私たちは 欲しい に 取る a 小さい サンプル から それ それで 私たちは できる する いくつかの 検査。 による 検査、 私たちは 平均 それ 私たちは は 行く に 決める の 運命 の それ 人口 または の 運命 の それ 多く。
わかった、 I 理解する a 少し 少し の 何 あなたは 言う そこには。 あなたは 行く に 取る a サンプル から a 人口 そして それから 何ですか の 違い 間 の サンプル 種類？ それ 見た目 のように あなた だった 話す ここ について の 検査。 は それ いつも の 検査 または は そこには 他の 種類 の サンプリング それ あなた できる する？
良い、 で 一般的な、 いつ 人々 考える について 多く 受け入れ サンプリング 予定、 そこには いくつかの タイプ の 検査、 いくつかの タイプ の チェック中 それ 行く の上。 T 彼 方法 だった 行く に する これ サンプリング は だった 行く に 適用する いくつかの 統計的 原則 [クロストーク 00:06:22]。
ああ、それは怖いですね。
しかし 実は それは 何 の 代理店 欲しい。 のために 例、 もし あなた 見て で いくつかの の の 文書 から の FDA、 もし あなたは 必須 に する いくつかの タイプ の サンプリング、 彼らは 欲しい あなた に する それ で a 統計的 方法。 どうやって は 私たちは 行く に する それ？ それは 一部 の これ 見せる それ だった 持つ。 しかし で の 古い 日、 そして だった 行く に 話す について それらの 古い 日、 人々 使用済み 基準、 そして それらの は の 基準 それ は 使用済み 右 今。 の ASQ/ANSI Z1.4 そして Z 1.9.
それ 音 平 もっと怖い、 しかし 私は a 少し 混乱した。 I 考え いつ I だった やっている 私の 研究 前に I 持ってくる あなた の上 として a ゲスト、 それ そこには だった いくつかの 軍隊 標準。 I 考え の サンプリング 予定 だった ベース の上 軍隊 基準 そして 今 あなた ただ 言った 自分 そこには いくつかの 他の 基準 で 遊ぶ ここ。 W 帽子の の 話 と これ？
良い、 うん、 それは 真実。 これら サンプリング 予定 持っている a 長さ 歴史。 彼らは 行く 戻る に おそらく の 1930年代、 1940年代、 そして そこには だった 二 軍隊 基準、 の 105 そして、 どれの は の 1つ それ 対応する に の Z 1.4、 そして それは 何 あなたは やっている 使用して a テクニカル 学期、 サンプリング による 属性、 そして それから そこには は の 軍隊 標準、 414, どれの は の Z 1.9 それ 対応する に サンプリング による 変数。 あなた できる 考える の 離散 対 継続的。
何 起こる は それ それらの 基準 だった 撮影 以上 今 による の アメリカ人 社会 のために 品質、 それがASQです。 そして の アメリカ人 全国 標準 研究所、 の ANSI、 そして 彼らは ブランド名を変更 それらの、 そして 今 彼らは と呼ばれる Z 1.4 そして Z 1.9. しかし 彼らは まだ の 同じ 標準、 の 同じ テーブル それ 人々 使用 に 生成する サンプリング プラン。
L そしての 話す について どうやって 私たちは する それ。 の 方法 に 理解する これ は それ 毎 タイプ の 多く 受け入れ サンプリング プラン、 そして それ は の LASP または LASP、 もっている コンポーネント そして リスク。 T 彼 コンポーネント の の プラン 本質的に は どうやって 多くの サンプル する I 必要 に 取る から a 人口 の 10,000 または 無限 それ 私は 行く に テスト？ 私は 行く に する いくつかの 検査、 そして I 欲しい に 知る もし で それ サンプル、 そこには は a 事前 指定された パーセント 不良品。
だった 行く に 定義する 品質 として a パーセント 欠陥のある で の 人口。 何 だった やっている は 取る a サンプル に 見る もし それ サンプル 含む それ または 少ない。 で 注文 に 決定する もし だった 行く に 合格 または 失敗 それ 多く、 私たちは また 頼った の上 の 受け入れ 番号、 どれの 伝える 私たち どうやって 多くの 欠陥のある 部品 外 の の サンプル 私たちは できる 受け入れる で の プラン。 何でも それ は より大きい よりも それ、 その 行く に 言う だった 行く に 拒否する または 失敗 の 多く。 それは なぜ、 として I 言った 前に、 だった 決定する の 運命 の の 多く と これ [聞き取れない 00:10:03] .
ここ 私たちは 行く。 I 持っていた 私の 運命 a 長さ 時間 前 と それ 紙 カット。 私は a 少し 心配している ここ。 何 親切 の 運命 は 私たちは 話す について？
うん、 だった 行く に 決める もし 私たちは は 行く に 合格 の 多く そして 作る それ 利用可能 のために 何でも 目的 それ 多く は いる 製造された、 または だった 行く に 置く それ で 検疫 [聞き取れない 00:10:31] そして 多分 する いくつかの もっと 検査 または 試みる に 理解する なぜ の 分数 欠陥のある は 大きい よりも の 事前に指定された 1つ。
あなた 言及された それ そこには いくつかの リスク 関与した。 何 親切 の リスク？ は それ 外 の 私の コントロール または は それ 内で 私の コントロール？ だれの リスク は これ？
うん、 そこには リスク、 そして それは の 美しさ について 私の 職業。 で 統計、 あなた しない 持っている に なれ ある について 何でも。 I できる 95% 自信がある。 I できる 平 行く 上 に 99% 自信のある、 I しない 持っている に なれ ある。 また、 のために それらの の あなた おなじみ と 統計、 あなた 知る 何 だった 話す について。 そこには の チャンス それ そこには a 完璧に 良い 多く それ だった 行く に 拒否する なぜなら、 また、 だった 取る a 小さい サンプル、 それで だった ない サンプリング の 全体 人口。 そこには a リスク 関連する それ これ サンプル 5月 決定する それ a 良い 多く は ない 良い または そこには a チャンス それ a 悪い 多く 5月 なれ リリースされました。 Y または できる 考える で 条項 の 間違い ポジティブ。 Y または 考える で 条項 の a 医学 テスト。
それは 似ている に のように もし あなた だった に 取る の COVID-19（新型コロナウイルス感染症 テスト。 もし あなた 実は 持っていた それ そして それ 来た 戻る ネガティブ , は それ a 間違い ポジティブ？
うん、 その のように それ、 a 間違い ポジティブ。 私たちは 5月 持っている a 間違い ポジティブ それ 手段 これ 多く は 悪い、 しかし の サンプリング プラン それ それ だった 良い。 または 悪徳 逆に、 私たちは 持っている a 良い 多く そして だった 行く に 拒否する それ なぜなら の サンプリング [クロストーク 00:12:19] . それは なぜ その 重要 に 使用 a 統計的 原理 で 設計 これら サンプリング 予定。 それは 一部 の なぜ 人々 使用 標準。 それらの だった 派生 で a 方法 それ いつ あなた 選択 a プラン から それらの 基準、 これら リスク は 行く に なれ バランスが取れている。 それは 何 私たちは 話す について の 世代 の の 多く 受け入れ サンプリング プラン。
私たちは 持っている これら 二 リスク。 また、 私たちは できる 言う それ a 良い 多く は 行く に なれ 拒否された そして そこには また a チャンス それ a 悪い 多く 5月 なれ リリース のように の 間違い ポジティブ。 だった 行く に 割り当てる いくつかの 確率 に これ リスク。 1つ もの 私たちは 欲しい に 作る もちろん は それ もし その 良い、 私たちは 欲しい に 受け入れる それ ほとんど の の 時間。 どうやって する 私たちは 定義する それ？
良い、 標準 練習する は 使用済み 95%です。 A 得 それ 音 のように 95% 自信 いつ あなた 使用 いくつかの タイプ の 統計的 テスト。 何 だった 言う は 私たちは行きます に 前 定義する a 分数 欠陥のある のために それ 多く そして 私たちは は 行く に 選択 a プラン それ 保証 それ または ほとんど 保証 それ 95% の の 時間、 a 良い 多く は 行く に なれ 承認されました。 良い 多く は 行く に 合格。
の上 の 他の 手、 だった 行く に また 言う それ だった 行く に 持っている a 高い チャンス の 拒否する a 悪い 多く。 または もし あなた フリップ それ、 あなた できる 言う そこには a 小さい チャンス の 通過 a 悪い 多く。 90% ここ 変換する 自体 に a 10％。 だった 言う そこには a 95% の 受け入れる a 良い 多く、 しかし のみ a 10% チャンス の 受け入れる a 悪い 多く。 それらの は 標準 数字 で サンプリング 予定、 で の 基準 そして の 方法 人々 使用 それらの サンプリング 予定。
あなた だった 話す について の ユーザー。 の ユーザー もっている の オプション の 変化 それらの 数字。 それよりも よりも 使用 95%、 私たちは できる 使用 99%です。 それよりも よりも 使用して 10%、 私たちは できる 使用 5％。 しかし、 もし 私たちは 得る あまりにも よく深い、 それから として いくつかの の あなた 5月 知る、 の サンプル サイズ は 行く に 増加 そして それは 一部 の それ バランス。 私たちは 欲しい に 探す a サンプル サイズ それ は 小さい 十分 それ その 行く に 保証 これら 確率。
すべき 私たちは する いくつかの 例はありますか? は そこには もの 私たちは できた する に 説明する いくつかの の の バランス それ あなたは 話す について 間 これら 二 競争する リスクはありますか？
はい。
それ 音 のように 1つ かもしれない なれ の上 の 消費者 側、 そして 多分 1つ の の リスク は の上 の プロデューサーの 側。
その通り。 の 初め チャンス の ... もし あなた 見て で の 95% チャンス、 それ 手段 そこには a 5% チャンス それ a 良い 多く は 行く に なれ 拒否されました。 それは の上 の プロデューサー 側。 なぜなら として a プロデューサー、 あなた しない 欲しい あなたの 良い 多く に なれ 拒否されました。 の 損失 の 材料 または 良い 製品。
の上 の 他の 手、 の 10% チャンス の 受け入れる a 悪い 多く、 それは の上 の 消費者 なぜなら 私たちは しない 欲しい の 消費者 に 受け取る 何か それ は 悪い。 今、 で 注文 に する これ、 そこには これ 道具 それ 私たちは 使用 で サンプリング 予定 どれの は と呼ばれる の オペレーティング 特性 曲線 または OC 曲線。 いくつかの 人々 5月 なれ おなじみ と それ。 それらの 曲線、 私は 行く に 見せる あなた いくつかの 例、 は の 1つ それ は 使用済み に 探す それ バランス 間 これ リスク そして 確率。 リスク そして 確率。
何 は の OC 曲線？ OC の 曲線 は 本質的に a プロット それ ショー あなた の 確率 の 受け入れる a 多く として a 関数 の それ 分数 欠陥のある で の 人口。 あなた 見て で これら 二 曲線、 の 青 ライン ここ の上 の そして- 軸、 私たちは 持っている の 確率 の 受け入れる の 多く、 そして の X- 軸、 私たちは 持っている の 割合 欠陥のある で の 人口。
として あなた できる 見る、 いつ の 割合 欠陥のある は とても 小さい、 そこには a 高い 確率 の 受け入れる の 多く。 A s すぐ として それ 確率 始まる 増加し、 それから の 確率 の 受け入れる それ 多く 減少し、 そして それは の 形 それ 私たちは 欲しい に 見る で の OC 曲線。
今、 覚えて 私たちは 持っている 二 確率 そして 二 リスク。 私たちは 欲しい a 95% チャンス の 受け入れる a 良い 多く そして a 10% チャンス の 受け入れる a 悪い 多く。 今、 の 意味 の 良い そして 悪い は で 条項 の それ 割合 欠陥のある で の 人口。 私たちは として ユーザー の サンプリング 予定、 私たちは 持っている に 定義する 何 は a 良い 分数 不良品。 の コース、 理想的には、 の 良い 分数 欠陥のある すべき なれ ゼロ、 しかし それ 意思 投げる a [聞き取れない 00:17:22] で の 数学。 もし あなた 知る それ ゼロ 分ける による ゼロ、 あなた 得る 無限、 意味 あなた 持っている に サンプル すべて もし あなた 欲しい 完璧。 何 私たちは する は 定義する a 小さい 番号、 そして それ は と呼ばれる の 心、 の 許容できる 品質 レベル。
の上 の 他の 側、 私たちは 定義する の RQL または 拒否可能 品質 レベル。 付与された、 そこには は 多くの 条項 それ 人々 使用。 時々 あなた 5月 見る の LTPD その代わり の RQL。 それは の 多く 許容範囲 パーセント 欠陥のある、 の 最大 パーセント 欠陥のある それ あなた できる 受け入れる で あなたの 人口。 と の 確率 そして それらの 分数 不良品、 あなた 定義する 二 ポイント で これ 曲線。 H また、 の AQL は 1.8%、 そして 私たちは 持っている a 95% 確率 の 受け入れる それ。
何 それ 手段 は、 として 長さ として の 分数 欠陥のある で の 多く は 少ない よりも 2%、 しましょう 言う、 それから そこには a 高い チャンス の 受け入れる それ 多く。 しかし として 長さ として それ 行く より高い、 のように 2%、 それから だった 行く に 受け入れる それ 多く とても まれに。 これら 二 ポイント は の 1つ それ あなた 見て で で の OC 曲線、 そして それらの は の 1つ それ は 行く に 決定する の サンプル サイズ そして の 受け入れ 基準。
得た それ。
I 考える それ 意思 ヘルプ 7月 もし 私たちは 走る いくつかの 例。
I 考える 7月 は テキストメッセージ そして 彼 言った それ だろう なれ 素晴らしい もし 私たちは できた する の 例。 わかった、 しましょう する それ。 なぜ した あなた 開発する または なぜ した 私たちは 生産する a ジャンプ アドイン？
はい、 7月、 何 だった 行く に する は だった 行く に 見せる あなた の アプリ に する これ。 人々 時々 聞く 私たち、 "なぜ した あなた する これ？ なぜ する あなた 過ごす a 多く の 時間 のために 書き込み コード そして パッケージ それ で の 追加- で？" 良い、 に 教えて あなた の 真実、 [クロストーク 00:19:30] .
それ は 本当に 小さい。 私は 行く に 持っている に 得る a 新しい セット の 読者 または a 巨人 拡大する ガラス。 は それ 本当に どうやって 人々 する これ？
今 それは 思われる 奇妙な、 しかし まだ、 I 信じる で いくつかの 業界、 人々 5月 使用 a 標準。 付与された、 それは ない なれ の 古い 本 それ 彼らは 使用、 多分 a pdf, しかし 時々 彼らは まだ 使用 これ。 しかし これら は とても 退屈な そして 彼らは 控えめな で の センス それ 彼らは ただ 近似値 に の 予定。
T ここは a プロセス に する それ。 もちろん、 は 複数 テーブル それ あなた 持っている に 行く を通して で 注文 に 探す の 適切な サンプル サイズ。 W もっている 私たちは 望んだ に する は 作る 私たちの 人生 より簡単に、 実は、 なぜなら に なれ 真実の ここ、 私たちは 使用 サンプリング 予定。 だった また 疲れた の 使用して これら テーブル。 それで 私たちは 望んだ に 自動化する の 世代 の の LASP。
わかった、 得た それ。 何 それ以外 する 私たちは 必要 に 知る 前に 私たちは する いくつかの 例はありますか?
これ は JMP、 どれの は 1つ の の 最大 ピース の ソフトウェア 外 そこには のために やっている 統計 そして 取得 洞察 外 の あなたの データ。 A その他 もの それ 私たちは した は それ ない のみ だった 自動化 の 世代 の の 予定、 作る 人生 より簡単に、 しかし だった 使用して 全て の 視覚化 ツール で JMP、 のように の プロファイラー、 に 理解する これら OC 曲線。 覚えて、 私たちは ただ 示した あなた それ の 方法 私たちは 決定する または 生成する の 予定 は 経由 の OC曲線。 の OC曲線 は また とても 重要 に 評価する プラン。 どうやって する 私たちは 知る？ もし 誰か 与える 私たち a サンプリング プラン、 どうやって する 私たちは 知る もし それは 良い？ T 帽子の 一部 の これ。
さあ 見て で の 例。 T 彼の 来る から 教授 モンゴメリー 本。 A 得、 ここで 恥知らずな 広報 のために 私たち。 私たちは 書いた a 仲間 本。 あなた 見た それ 本 で の 始まり のために これ。 その と呼ばれる ジャンプ ベース . I f あなた 見て で これ 形、 これ は で 章 15、P 教師 モンゴメリー また ショー 別の 近似値。 その 別の 方法 の 生成する サンプリング プラン、 どれの は 使用して a 名前 グラフ。 A 名前 グラフ は これ 形 それ あなた 見る ここ。 ここ、 あなた 持っている に 形 外 何 あなたの AQL そして RQL は、 の 確率、 そして それ あなた 持っている に 行く で そこには そして 近似 それ。
ここ、 彼らは 与える あなた の 例 どこ 彼らは 言う の 許容できる 品質 レベル は 2% または0.02 , の 拒否可能 品質 レベル は 8% または0.08 . の 確率 の 受け入れる a 多く それ もっている の AQL の 2% の 少ない は 0. 95. として 私たちは 言う、 それは 高い。 T 彼 確率 の 受け入れる a 多く それ もっている RQL の 8% または もっと は のみ 10％。 A 得、 これら 0. 95 そして 0.1 は 私たちの 標準 価値 で 業界。
Y または 知らせ これ 図 ここ、 彼らは 置く の 0.02、 彼らは 描く a ライン ここ に 交差する の 0. 95. の 0.08 交差する で それ、 そして それから あなた 交差する それらの 二 行 そして あなた 推測 で それ。 わかった、 それは a 93 プラン。 意味、 外 の の 無限 人口、 あなた 取る 90 サンプル、 あなた 検査する 彼ら 全て、 そして あなた できる 受け入れる 上 に 三つ 不良品。 もし あなた 見る もっと よりも 三つ 不良品、 あなた 拒否する の 多く。 もし あなた 見る 三つ または 少ない、 それから あなた 受け入れる の 多く。 T 帽子の サンプリング プラン。 A 少し 扱いにくい あまりにも .
うん、 それ 見た目 a 少し 難しい に ライン 上 その通り。 I 希望 私たちは できた 得る 離れて から やっている それ と の アドイン。
良い、 しましょう 見せる 7月 どうやって 私たちは できる する それ と ＪＭＰ。
わかった、 音 のように a 良い アイデア。 全て 右、 7月、 しましょう ジャンプ 以上 に いくつかの 例 ここ。 H また JMPは そして に 得る に の アドイン、 あなた ただ 行く に あなたの アドイン、 ジャンプ サンプリング 予定、 そして しましょう 見て で 属性 サンプリング 予定。 T めんどり これ 特定の 1つ、 だった 行く に する ただ a シングル 多く 受け入れ サンプリング プラン。 W e 持っている の メニュー。
後 私たちは 作る それ 選択、 それ 来る 上 そして それ 与える 私たち 三つ オプション。 私たちは できる 評価する の 属性 プラン、 私たちは できる 生成する または 作成する の 属性 プラン、 または 私たちは できる 比較する 予定。 の アドイン 与える 私たち の 能力 に 比較する 上 に 五 違う 予定。 そこには の オプション に 保つ の 対話 開ける で 場合 あなた 欲しい に 見て で もっと よりも 1つ プラン。 L そしての 行く 先に そして 生成する それ プラン それ あなた だった ただ 共有 ここ から ドクター モンゴメリーの本。
病気 与える あなた の 数字。 さあ 見る。
全て 右。
これ は の インターフェース。[聞き取れない 00:24:51] AQL。
そうです。Y または 持っている の カップル の 違う セクション で の インタフェース。 あなた 得る に 置く で あなたの 品質 レベル、 あなたの 確率、 そして それから あなた 持っている の オプション エリア について の タイプ の 多く サンプリング あなたは 行く に する。 T もっている 多く サンプリング は ベース の上 a 分布。 S o 私たちは できた どちらか する a 超幾何 分布 または a 二項式 分布。
モンゴメリーの 数字 そこには。 の AQL で 教授 モンゴメリー 本 は 0.02 または 2％。 の RQL 彼 もっている は 0.08。
全て 右。
おお、 彼らは 事前 人口が多い。 はい、 それらの は の 標準 値、0.95。
の 標準 価値観。 それで 私たちは 保つ の デフォルト そこには。 I 考える あなた 言った 自分 そこには だった いいえ 理論上の 多く サイズ ここ。 それで だった 行く に する タイプ B.
実は、 で モンゴメリの本、 それ 言う それ 彼は 使用して a 二項式 ノモグラフ、 それで その 意味 彼は 使用して の 二項式 分布。 それで はい、 それは の 右 選択。
それから 全て 私たちは 持っている に する は 打つ わかった、 そして それから 何 何が起こる？ ジャンプ 与える 私たち これ 曲線 ここ そして の 出力 ウィンドウ そして a 報告。 T ここは 三つ セクション に の 報告。 あなた 得る a 少し で の トップ の まとめ、 あなた 得る a まとめ の の プラン。 I t ショー あなた あなたの 入力 パラメータ そして それから 何 の プラン 生成された として a サンプル サイズ そして 受け入れ 番号。 T めんどり それ 与える あなた いくつかの 情報 の上 どうやって に 解釈する の プラン。
助かりました。
O 外 の の プラン おすすめ ここ、 の の 98 サンプル、 それ 言う あなた できる 受け入れる の 多く ここ として 長さ として の 番号 の 不良品 は 少ない よりも または 等しい に 4つ 外 の それ 98 サンプリングしました。 O そうでなければ、 あなた 拒否する それ もし その より大きい よりも それ。 T めんどり それ 伝える あなた いくつかの 追加 情報 そこには。 I f 私たちは 見て で それ OC 曲線、 I 考える これ は 何 あなた だった 表示中 私たち 以前。
はい。
それで 私たちは 持っている a 確率 で 95% そして の 品質 レベル の 2％。 しかし もし I 想起、 あなた 言った 自分 で の 文学 それ これ だった a プラン の 90と3。 それで 私は 混乱した また ここ いや、ジュリオがテキストメッセージを送ったと言うべきか 自分 そして 言った 彼は 混乱した。 どうやって は それ 違う ここ？それとも なぜ は これ 違う？
だった 取得 98 そして 4. 教授 モンゴメリー、 で 彼の 本、 彼は 表示中 の 名前 グラフ そして 彼は 取得 90と3。 させて 自分 行く 戻る そこには ただ 1 2番。 R 覚えておいてください、 何 だった 使用して は これ グラフ ここ どこ あなた 持っている 全て これら 近似値。 あなた 持っている a ライン それ 行く 200, 300, あなた 行く 間 70と100。
得た それ。
そこには ない 本当に a 93 または 94, 何でも のように それ。 A s I 言う、 あなた 持っていた に 近似 これら。 T 彼の ノモグ ラファ は ただ の 近似値。 何 だった 実は 試みる に する は 解決する これら 方程式 のために それらの の あなた 数学的に 傾向あり。 の 1つ マイナス アルファ は 0。 95, の ベータ は 0.10の , p1 は の AQL そして 2ページ目 は の RQL。 I f 私たちは 置く 全て それらの 4つ もの で ここ そして 私たちは 解決する これら 方程式 に 試す に 探す の 最小 n それ 満足 それらの 4つ もの。W めんどり あなた する それ、 実際にはソフトウェア する それ のために 私たち、 の コード それ 私たちは 書いた、 私たちは 得る の 98 そして 4.
I 得る それ。
の 道徳 の の 話 ここ は それ の ノモグラフ 与える 近似 多く 受け入れ サンプリング プラン また、 なぜなら その ただ の 近似 ゲーム。 T 彼の は また 1つ の の 利点 の 使用して の アドイン、 なぜなら あなた 得る-
サンプリングプランアドイン、 の コース。
-もっと ちょうど サンプリング プラン。 Y または 見せる それ 私たちは できる 評価する a サンプリング プラン。 L そしての する それ。 なぜ しない 私たちは 評価する これ プラン、 の 93? 見せてください w に する それ。
以来 I 左 それ ウィンドウ 開ける、 私たちは しない 持っている に 行く 戻る に の メニュー また。 L そしての 評価する a プラン 今。 W e 持っている で それ インタフェース、 また、 だった 行く に 置く で 私たちの 前の 0.02、2%、 そして I 考える 彼 言った 自分 の RQL だった 8％。
はい。
これ 時間、 けれど、 その代わり の a サンプル サイズ の 20, だった 行く に する 90 そして 評価する 三つ。 また、 その a 二項式。
ここ、 あなたは 入る の 4つ 数量 それ 私たちは 話した について で の 世代、 しかし あなた また 入力 の 実際の サンプリング プラン それ あなた 欲しい に 評価する。
その通り。 今 いつ I 言う、 わかった、 その 行く に 見て... ごめん について それ。私は うす やり直す それ 素早い。
[聞き取れない 00:30:31]、 いいえ？
はい、 ごめん。 I 欲しい に 評価する その計画は、 90と3が得られます。
はい、3つです。
いつ I 再実行 それ、 私たちは 得る の ちょうど 同じ スタイル の 報告、 しかし の 情報 は わずかに 違う、 I 見る ここ。 I 気づいた また 下 で これ テーブル、 そこには いくつかの 色 コーディング そして 方向 の の 矢印。
うん、 いくつか見ました 赤 そこには。 I いくつか見る 赤、 はい。 それは の 問題。
は これ の 表示 それ の 指定された 品質 レベル は より良い？
実は、 いいえ。 I 考える それ の 理由 それ その 赤 は なぜなら 何 起こる ここ は 何 これ は 伝える 私たち。 もし I 使用 a サンプル サイズ 90 と の 受け入れ 番号 の 三つ、 あなた できる 見る の 関連する 確率 の 受け入れ は 0. 89. 覚えて、 私たちは 望んだ それ に なれ 0. 95.
それで その 実は より低い。
それは低く、それは なぜ それ は 赤。 T 彼の アドイン は 与える あなた a 信号 それ あなたの 確率 の 受け入れ は 少ない よりも の 1つ あなた 特定 そして それは の 問題。 T 帽子の なぜ の 98と4 は a より良い プラン。 A また あなた できる 見る で の 底 それ の 確率 の 受け入れ のために 欠陥のある 多く は 6% それよりも よりも 10％。 I n それ 場合、 その 青 なぜなら その より良い、 それ 確率 は より良い。 Y あなたは 行く に 持っている a 小さい 消費者の リスク。 あなた できる 見る それ の n は 6.47 対 の 10. 67. T もっている は 何ですか ハプニング。
それ プロデューサー リスク は 本当に ただ の 違い 間 それ 1つ マイナス の 関連する 確率 の 受け入れ そこには？
その通り。
得た それ。
その通り。 T 彼 プロデューサーの リスク、 私たちは 欲しい それ に なれ 5%、 そして で これ この場合、それは 10％。 いいえ w これ は 何か それ I していない 見た で どれでも 他の ソフトウェア。 通常、 何 あなた 見る は の プロット の上 の 多く。 あなた 得る それ のために の 関連する AQL そして 全て それ、 そして 彼らは 仮定する それ の 確率 は の 1つ それ あなた 特定、 しかし 彼らは ない。
W もっている の アドイン する あまりにも、 は それ 反転する もの その周り そして 言う、 わかった、 もし それよりも よりも 修正する の AQL そして RQL、 I 修理 の 確率、 I 欲しい に なれ 95 なぜなら それは 何 それ は、 私は 神経質な それ 方法。 I 欲しい それ に なれ 95 そして 0.1。 それから 何 は の 対応する AQL そして RQL のために それ？ T 帽子の 何 それは 伝える 自分。
わかった。 I なかった 本当に ただ 見る ダブル。 その 本当に a 違う 計算 の上 の 右 手 サイド。分かりました。
何 それ 言う は もし の 確率 の 受け入れ ピーク で 0. 95, それから の AQL は ない 2% しかし 1.53%です。
はい、分かりました。
それ もっている に なれ 方法 少ない よりも それ。
それは...わかりました、 行く 先に。
A また で 0.1、 それから その ない 8% しかし 7％。
わかった。 7.3%、 だいたい。
それは なぜ 両方 ケース、 彼らは は 青。 彼らは は 青。 A 得、 ただ とても 素早く ここ に 見せる これ。 で まとめ、 のために これ 1つ は それ、 また、 の ノモグラム 与える の 近似 多く 受け入れ サンプリング プラン。 の 90 と3 プラン ショー あなた それ だった ない 打撃 それ。
は あなた 共有しますか？
はい、 私は 共有。
わかった。
うまくいけば、 人々 できる 見る それ。 私たちの プロデューサー リスク は 今 10% 対 5％。 しかし そこには は 1つ もっと もの それ あなた 持っていた そこには、 どれの は 比較する。 私は 好奇心旺盛、 できる 私たちは 使用 それ？ 伝えます あなた 教えて できる 教えて あなた 何 I 欲しい に する。 I 欲しい に 使用 の アドイン に 比較する の 計画 教授 モンゴメリー 本 の '93 と a プラン それ の アドイン 与えた 私たち、 どれの は 98, 4
全て 右。 W e した 言及 それ 私たちは できる 比較する 上 に 五 違う 予定。 Y または 欲しい 自分 に 比較する の 二 予定 それ 私たちは ただ 作成されました。 全て そうです。また、 それ 8% RQL。 で これ 場合、 私たちは 持っていた a 90 そして の 受け入れ の 三つ。
うん。
それから I 考える あなた 言った 自分 それ だった 98 そして 4.
それは 何 彼らは する。 I しなかった 教えて あなた。 それが の アドイン 与えた 私たち。 うん。
おお、 それ、 それ は かわいい 滑らか。 A 得、 もし あなた 望んだ に する もっと よりも 二、 あなた だろう ただ チェック の 追加 行 そして それから の アドイン 意思 計算する 上 に 五 違う 比較 ここ。 私は 行く に 行く 先に そして クリック わかった。 N 痛い それ 見た目 a 少し 少し 違う、 ホセ、 ここ。 今 私は 見る 二 OC 曲線。 私は 取得 a 比較 の 両方 の 私の OC 曲線 の上 の 同じ プロット I 見る ここ。
その通り。 H また の 青 1つ は の プラン 93 そして赤い線は-
T 彼 青 は の 93. うん、 その通り。 I それを見てください。
の 赤 ライン は の 98、4 . Y または できる 見る それ の 赤 ラインまたは 曲線、 は の上 トップ の の 青 曲線。 T 帽子の 何 あなた 欲しい に 見る。 あなた 欲しい の 曲線 に なれ の上 トップ、 文字通り。 T 彼の ショー あなた それ あなた 持っている より高い 確率 の 受け入れ によると に の パラメータ、 の IAQL そして RQL それ 私たちは 事前に指定された と の プラン 98、4 よりも と の プラン 93.
T 彼の は とても 役立つ なぜなら あなた 5月 なれ で 状況 どこ あなた 5月 得る の 近似 プラン から a 本 または 誰か 5月 提案する、 "おい、 なぜ しない あなた 使用 これ プラン？" と これ 1つ、 あなた できる 比較する 彼ら 全て そして 見る どれの 1つ は より良い。 I tの より簡単に に 交渉する の サンプル サイズ 使用して これら ツール よりも ただ 取得 の中へ の 口論 そして 言う、 "いいえ、 私たちは すべき 使用 93 なぜなら それは で の 本 または 何か のように それ。
"私 考える それは a 素晴らしい 特徴 に なれ できる に 比較する、 そして それ 方法 あなた 動く の 議論 の中へ いくつかの 実際の 情報 そして それよりも よりも 主観的、 個人 できる 今 比較する 直接。 で アイン、 もし あなた 欲しい の 参照 線、 それ しなかった 作る センス に 見せる 全て の 参照 行 横切って 五 違う 曲線。
W もっている 私たちは 終わり は 私たちは できた ただ 画面 a シングル セット の 参照 行 による 切り替え の フィルター、 そして それ 意思 アップデート の グラフ のために あなた として あなた トグル 間 彼ら。 それ 方法、 もし あなた する 欲しい に 見る それ 個別に、 あなた できた する それ、 そして それから あなたは ただ 集中した で の上 の テーブル そして の グラフ のために それ 特定の セット の 観察。つまり、 I 考える、 a ニース 特徴、 7月。
それ は。
全て そうです。もう1つ時間です。 [聞き取れない00:38:32]。
I 考える それ 7月 は おそらく 取得 疲れた そこには。
彼 は とても 疲れ果てた。
フリオ、そこには いくつかの 他の もの それ の アドイン できる する。 それで 多分 それはすべきです なれ a フォローする 上 に これ。
多分 私たちは できた する 別の セッション のために 発見 サミット 日本 または 発見 サミット 中国。
良い 続く 表示中。 [聞き取れない00:39:05]。
I 考える 私は 取得 破壊する ニュース 来る 横切って ここ。 ただ の中へ の ニュース 中心 ここ の の 見せる。 A 誰か、 それ 見た目 のように、 できる 得る それ サンプリング プラン アドイン。 もし あなた ただ 行く に の ジャンプ ユーザー コミュニティ そして 検索 のために の サンプリング プラン アドイン、 あなた できた ダウンロード それ あなた自身。
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