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研究生:林哲謙
論文名稱:集體決策在指數均值抽樣設計之研究
論文名稱(外文):The study of the sampling inspection plan of the exponential mean with group decision.
指導教授:林玉彬林玉彬引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:真理大學
系所名稱:數理科學研究所
學門:數學及統計學門
學類:其他數學及統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
中文關鍵詞:集體決策型I設限指數分配
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產品品質的控制對於製造者是十分重要的,它不只直接影響市場的銷售,也影響消費者對於產品的印象,如此而言,品管大大地影響著生產者全部的利益。在質的控制領域裡,有很多抽樣設計是在不同的限制下被使用,然而在這些方法中,決策理論方法是較為合理而且實際的,因為這個方法在研究方法中是使用一個合適的決策來推論其抽樣樣本,例如最大報酬或是最小損失等。
本章主要目的是依據Lin(2001)的研究,也就是利用型I設限的抽樣型態,並利用一多項式損失函數的成本考量。首先,以Huang和Chen(1992)所提出的指數均值的新的估計式( )建構出一個以抽樣大小(n)、 設限時間(t)、最小可允收時間(T)、允收的機率( )及時間變數( )為決策變數的風險成本模型,將「集體決策」的觀念引入設限資料中,亦即假設有K個決策者,來判斷該批產品是否合格而允以允收之,使得抽樣風險能達到最小化之問題的最適解。總而言之,觀察集體決策是否對決策是否有所助益,是本文的研究目的。

目錄
第一章 緒論 頁次
第一節 研究背景……………………………………………………… 1
第二節 研究動機與目的……………………………………………… 2
第三節 本文研究結構………………………………………………… 4
第二章文獻探討
第三章 基於指數均值估計決策之改進型設計
第一節 前言…………………………………………………………… 8
第二節 模式的推導…………………………………………………… 9
第三節 二次式之損失函數…………………………………………… 12
第四節 集體決策之抽樣模型………………………………………… 16
第五節 演算法………………………………………………………… 18
第六節 數值分析……………………………………………………… 19
第七節 敏感度分析…………………………………………………… 28
第四章 回顧與展望
第一節 回顧…………………………………………………………… 31
第二節 展望…………………………………………………………… 32
參考文獻………………………………………………………………… 36

著作書籍:
[1] Berger James O.(1985). Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis : Second Edition. Springer-Verlag New York Inc.
[2] John E. Freund’s (1999) Mathematical Statistics Six Edition.
期刊論文:
(一)中文部分
[1] 陳嘯虎 (1993),型II設限下Gamma分配之參數估計及其應用,國立台灣師範大學數學研究所碩士班論文。
[2] 鄧德華 (2002),型I設限下的韋伯分配參數估計,中央大學統計研究所碩士班論文。
[3] 黃郁琇 (2002),以集體決策進行貝氏抽樣檢驗計劃之研究,真理大學數理科學研究所碩士班論文。
[4] 林玉彬 (2001),基於設限資料之貝氏最佳抽樣設計,淡江大學管理科學研究所博士論文。
[5] 劉采筠 (2003),集體決策在經驗貝氏抽檢計劃之應用,真理大學數理科學研究所碩士班論文。
[6] 楊正中 (2001),有關指數分配之母體在多重準則下貝氏擇優問題的研究,真理大學數理科學研究所碩士班論文。
[7] 余毓儒 (2003),集體決策在設限資料下之研究,真理大學數理科學研究所碩士班論文。
[8] 簡宇元 (2003),有關卜瓦松分配之母體在多重準則下貝氏擇擾問題的研究,學研究所碩士班論文。
(二)英文部分
[1] Chen, J. and Lam, Y . (1999a). Bayesian variable sampling plans for general life distribution with type I censoring, OR Transaction, 3, 29-45.
[2] Chen, J. and Lam, Y . (1999b).Bayesian variable sampling plans for the Weibull distribution with type I censoring, Acta Mathematical Applicate Sinica,15, 269-280.
[3] Choy S.T.B. (1992). An algorithm for optimal. Naval Res. Logist,.33,513-522.
[4] Hald, A. (1981). Staaistical Theory of sampling Inspection by Attributes. Academic, New York.
[5] Huang, W.T. and Chen, H.S.(1992). Estimation of the exponential mean under Type I censored sampling. J. Statist. Plann. Inference,. 33, 187-196.
[6] Lam, Y.(1988a). A decision theory approach to variable sampling plans.Scienta, Sinica Ser. A, 31, 129~140.
[7] Lam, Y. (1988b). Bayesian approach to single variable sampling plans. Biiometrika, 75, 387-391.
[8] Lam, Y. (1994) Bayesian variable sampling plans for the exponential distribution with type I censoring. Ann. Statist., Vol.22, No.2,696-711.
[9] W. T. Huang & Y. P. Lin (1999), Bayesian Variable Sampling Plans For the Estimatiion of the Exponential Mean with Type I Censoring ,International Journal of Information and Management Sciences, Vol. 10,No.3,PP.1-15.
[10] W. T. Huang & Y. P. Lin (2000), An Alternative Bayesian Sampling Plans with Type I Censoring, Tamsui Oxford Journal of Mathematical Sciences, 16(1),PP.25-40.
[11] W. T. Huang & Y. P. Lin (2002), An Improved Bayesian Sampling Plan for Exponential Population with Type I Censoring, Communications in Statistics (Theory and Methods ), Vol.31, No.11.
[12] W. T. Huang & Y. P. Lin(2002), Bayesian Sampling Plans for Exponenetial Distribution Based on Mean Type I censoring Data, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Vol.54, No.1,PP100-113.

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