臺灣博碩士論文加值系統

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 製程能力指數 (Process Capability Indices, PCIs) 是製造業衡量製程是否符合產品規格的重要工具，其主要功能在於有效控制製程以製造出高品質的產品。為檢定某公司產品品質製程是否達到既定標準，本研究使用SAS IML程式執行蒙地卡羅(Monte Carlo)、參數式模擬(Parametric simulation)與靴環法(bootstrap)等反覆抽樣方法以及檢定假說 對 ；主要目的在檢查以參數式模擬與靴環法模擬得出的 的抽樣分配檢定假說 對 時的實用性。考慮的非常態分配包含均勻與Gamma；常態分配亦屬研究範圍，做為推展應用蒙地卡羅、參數式模擬與靴環法到非常態特性分配的比較基礎。主要研究結果包含：(一)參數式模擬的效果高於靴環法。(二)靴環法在檢定常態與均勻和Gamma分配資料時的正確檢定機率沒有差異。(三)參數式模擬在檢定Gamma分配資料時的效果較佳。(四)參數式模擬與靴環法在樣本大小 時的檢定效果較差。Keyword：製程能力指數、蒙地卡羅模擬(Monte Carlo simulation)、參數式模擬(Parametric simulation)、靴環法(Bootstrap)。
 AbstractProcess Capability Indices (PCIs) are important tools for the manufacturing industry to examine whether the manufacturing process meets the product specifications. The main function of PCIs is to effectively control the manufacturing process to produce high-quality products. To check whether the manufacturing process of a certain company meets the intended standards, this research used SAS IML program to implement Monte Carlo, Parameter Simulation, and Bootstrap re-sampling methods, and to test the hypotheses versus . The main purpose was to examine the practicality of using sampling distributions of obtained by parameter simulation and bootstrap methods to test the above hypotheses.The distributions considered were Normal, Uniform, and Gamma. The results showed that：(1)parameter simulation performed better than bootstrap did, (2)the correct test proportions of bootstrap on normal, uniform, or Gamma had no significant differences, (3)the correct test proportions of parameter simulation on Gamma were higher than those on normal and Uniform, and (4) parameter simulation and bootstrap performed worse with small samples.Keywords：Process Capability Indices, Parametric Simulation, Bootstrap.
 目 錄中文摘要 .…………………………………..……………………………… ii英文摘要 .…………………………………..……………………………… iii致謝……………………………………………………..……………………… iv目錄.…………………………………………………...……………………. v表目錄…………………………………………………………………………vi圖目錄………………………………………………………………………vii第一章 緒論…. .……………………………………………………….…… 1 1.1 研究背景與動機…..………………………………...…………… 1 1.2 研究目的……...………………………………………...………… 3 1.3 研究範圍與限制…………………..…………………...………… 4 1.4 研究流程……...………………………………………...………… 4第二章 文獻與理論………………………………..…….……….……. …5 2.1 Monte Carlo模擬……………………………………..………5 2.2參數式模擬…………………………………………….………8 2.3 Bootstrap方法…..…………………………………………….9第三章 研究方法………………….…….…….……………………….11第四章 模擬結果…….…………………………………………….……. …17第五章 結論…….……………………………………………..….……. …26參考文獻 …………………………………………………………………….30附錄 …………………………………………………………………………..32附錄一 常態資料分配表…………………………………………………………….33附錄二 均勻資料分配表…………………………………………………………….41附錄三 Gamma資料分配表…………………………………………………………49
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