A Bayesian analysis of the Deming cost model with normally distributed sampling data

Chiuh-Cheng Chyu; I-Chung Yu

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A Bayesian analysis of the Deming cost model with normally distributed sampling data

机译：具有正态分布采样数据的戴明成本模型的贝叶斯分析

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Previous analyses of DCM have been based on goo-go data. Under the Bayesian approach, the model consists of a two-stage decision that minimizes the expected total cost: 1. D_1: Determine the optimal sample size n. 2. D_2: After observing sample outcome, decide whether to stop (Sn) or continue inspection of the items remaining in the lot (CN). Numerical integration is used to find an approximate solution to the model. An illustrative example is included.

机译：先前对DCM的分析是基于执行/不执行数据。在贝叶斯方法下，该模型由两步决策组成，该决策将预期的总成本降至最低：1. D_1：确定最佳样本量n。 2. D_2：观察样品结果后，决定是否停止（Sn）或继续检查批次中剩余的项目（CN）。数值积分用于找到模型的近似解。包括说明性示例。

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来源
《Quality Control and Applied Statistics》 |2006年第6期|共2页
作者
Chiuh-Cheng Chyu; I-Chung Yu;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
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