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Acceptance Control Charts for Non-normal Data

机译：非正常数据的验收控制图

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Control charts are one of the most important methods in industrial process control. The acceptance control chart is generally applied in situations when an X chart is used to control the fraction of conforming units produced by the process and where 6-sigma spread of the process is smaller than the spread in the specification limits. Traditionally, when designing control charts, one usually assumes that the data or measurements are normally distributed. However, this assumption may not be true in some processes. In this paper, we use the Burr distribution, which is employed to represent various non-normal distributions, to determine the appropriate control limits or sample size for the acceptance control chart under non-normality. Some numerical examples are given for illustration. From the presented examples, ignoring the effect of non-normality in the data leads to a higher type Ⅰ or type Ⅱ error probability.
机译：控制图是工业过程控制中最重要的方法之一。验收控制图通常适用于以下情况：X图表用于控制过程产生的合格单元的比例，并且过程的6-sigma扩展小于规格限制中的扩展。传统上，在设计控制图时，通常会假设数据或测量值呈正态分布。但是，此假设在某些过程中可能不正确。在本文中，我们使用Burr分布（用于表示各种非正态分布）来确定非正态下验收控制图的适当控制极限或样本大小。给出一些数值示例以用于说明。从给出的例子中，忽略数据中非正态性的影响会导致更高的Ⅰ型或Ⅱ型错误概率。

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