輔仁大學
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記錄編號3382
狀態NC088FJU00479003
助教查核
索書號
學校名稱輔仁大學
系所名稱數學系
舊系所名稱
學號486366078
研究生(中)吳國楨
研究生(英)Gwo-Jen Wu
論文名稱(中)不同檢驗對製程平均偏移的偵測能力之研究
論文名稱(英)A Comparison of Testing Methods on Detecting Process Shifts
其他題名
指導教授(中)陳思勉
指導教授(英)Sy-Mien Chen
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檔案說明
電子全文
學位類別碩士
畢業學年度88
出版年
語文別中文
關鍵字(中)檢定 無母數 平均偏移 檢定力 檢定力比較
關鍵字(英)nonparametric t test Mann-Whitney Median test duckworth mean shift comparison power
摘要(中)在一般業界的生產線當中,製造者除了希望產品的製程(Process)可以維持穩定之外,更希望製程的平均值(mean)可以達到目標值(target)。 然而,隨著時間的改變,機器的磨損,人為的操作,或 者是其他各種因素,均有可能造成製程的改變,例如製程平均值偏離目標值時,將導致產品的品質不良。 為了了解製程是否產生偏移,許多檢驗方法(Test)被提出,例如 Gosset, W. S.(1908)提出的Student's T-檢驗,Wilcoxon F.(1945) 提出的Wilcoxon Signed Rank Test, Brown, G. W. 和 Mood, A. M.(1948)提出的Brown-Mood Median Test。 在實務上,欲檢定製程是否產生偏移時,一般會假設製程的特性服 從從常態分配(Normal distribution),若是製程標準差已知,使用Z-檢驗來檢定製程平均值是否產生偏移。但是製程標準差一般是未知的,所以需要透過樣本估計製程標準差,Student's T-檢驗(1908)和Welch's T-檢驗(1937)因此被提出。 雖然在許多情況之下,製程特性的分佈會服從或近似常態分配,然而,當製程特性不服從常態分配時,T-檢驗是否仍然適用則值得再研究。 本篇論文中,我們透過統計電腦模擬的方法,比較了T-檢驗及另外三種常見且較容易使用的無母數(Non-parametric)檢驗方法,分別針對常態分配及非常態分配(Non-normal distribution)做討論。 由模擬的結果得知,當製程特性服從常態分配時,在母體製程標準差未產生變異及製程標準差產生變異的情況下,Student's T-檢驗及Welch's T-檢驗分別具有最佳之檢定力。但當樣本達到某種程度時,Mann-Whitney-檢驗亦可以達到與上述兩個T-檢驗相同的檢定力。在非常態分配時,則分配的圖形越不對稱,Mann-Whitney-檢驗會具有較佳的檢定能力。 本文第二章中,我們分別對檢驗二母群體平均值是否相等的有關檢驗做介紹。 第三章中,定義統計電腦模擬中所使用的參數,並描述模擬結果。 第四章為本文之結論。
摘要(英)Many methods of testing have already been brought out in order to realize whether the process means shifts. In this dissertation, I compared T-Test, Mann-Whitney-Test, Duckworth- Test as well as Median- Test to examine which has the best power for detecting process shifts. And the final conclusion is that when the process distribution is normal or attached to normality, the power of T-Test functions the best. However, when the process distribution is far from normality or in asymmetry, the Mann-Whitney-Test performs better.
論文目次第一章 簡介 第二章 文獻探討 第三章 電腦模擬 3.1 參數介紹 3.2 模擬結果 第四章 結論
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