非正态过程能力指数估计与Bootstrap置信区间构建

颜斌; 王斌会; 徐锋

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非正态过程能力指数估计与Bootstrap置信区间构建

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传统计算非正态分布过程能力指数最经典的方法--Clement方法,其最大的缺点是必须有足够多的观测样本才能得到较为准确的结果。文章利用加权标准差可将非正态过程分解成两个正态过程的思想,结合样本估计相关理论构建了一种基于加权标准差的过程能力指数。新指数无论是在小样本还是大样本的情况下,都比Clement方法估计结果的准确性更高,且在此方法基础上构建的Bootstrap置信区间的真实值覆盖率均远远高于同等条件下Clement方法构建的置信区间。

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来源
《统计与决策》 |2020年第7期|10-16|共7页
作者
颜斌; 王斌会; 徐锋;
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作者单位

暨南大学经济管理实验数学中心;

广州510632;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类产品管理;
关键词
过程能力; 加权标准差; Bootstrap; 置信区间;

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