系統識別號 | U0002-2606200912222600 |
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DOI | 10.6846/TKU.2009.00984 |
論文名稱(中文) | 指數產品的品質績效評估研究 |
論文名稱(英文) | Research of Quality Performance Assessment for Exponential Products |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 管理科學研究所博士班 |
系所名稱(英文) | Graduate Institute of Management Science |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 97 |
學期 | 2 |
出版年 | 98 |
研究生(中文) | 雷嘉玲 |
研究生(英文) | Chia-Ling Lei |
學號 | 894560597 |
學位類別 | 博士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2009-06-05 |
論文頁數 | 212頁 |
口試委員 |
指導教授
-
吳忠武
指導教授 - 李秀美 委員 - 李燊銘 委員 - 劉正夫 委員 - 黃連成 委員 - 李汶娟 委員 - 吳淑妃 委員 - 吳錦全 委員 - 吳忠武 |
關鍵字(中) |
製程能力指標 設限樣本 上記錄值 最大概似估計量 均勻最小變異數不偏估計量 蒙地卡羅模擬 |
關鍵字(英) |
Process capability index censored sample upper record values maximum likelihood estimator UMVUE Monte Carlo simulation |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
在高度競爭的產業時代,產品品質優劣是企業生存的命脈,例如製造業最重要的課題之一,就是如何有效地提昇產品的品質、壽命與合格率,以達到經濟效益。因此有許多文獻探討關於評估品質績效之方法,其中製程能力指標就是一個有效且方便的品質績效評估工具。而製程能力愈佳,代表該製程所提供的產品品質等級愈高,產品的合格率也就愈高,由此製程所提供的產品其品質績效也愈好。有關品質績效的文獻大多假設產品的品質特性服從常態分配,然而實際上產品的品質特性(例如:電壓、黏性、持久性、耐用性等等)並不一定服從常態分配。根據一些統計學家及品管工程師的研究指出,產品的壽命往往服從指數分配、韋伯分配和伽瑪分配等等,而非常態分配。因此,本研究探討當產品壽命服從指數分配或韋伯分配時,如何建構壽命績效指標(lifetime performance index)的估計量,進而提出壽命績效指標的假設檢定程序。 為了使壽命績效指標能夠更合理且更準確的應用於產品壽命的績效評估,本文提出壽命績效指標的假設檢定程序,包括幾個主題,於第二章考慮產品壽命服從指數分配的情況下,以型II右設限樣本建構壽命績效指標的最大概似估計量與均勻最小變異數不偏估計量,並透過這些估計量發展出一個新的假設檢定程序來評估產品的壽命績效。第三章延續第二章的研究,利用上記錄值樣本建構壽命績效指標的均勻最小變異數不偏估計量,進而發展出一套新的假設檢定程序來評估產品的壽命績效是否達到顧客要求的水準。由於指數分配是韋伯分配的特例之ㄧ,因此更進一步說明產品壽命在韋伯分配下,如何建構產品的壽命績效指標之均勻最小變異數不偏估計量,並藉由此估計量發展出新的假設檢定程序來評估產品的壽命績效。最後,第四章則提出本研究的結論及未來研究的建議。此外,本研究也以數值範例來說明如何應用本文所提出之檢定程序來評估產品壽命之績效。 |
英文摘要 |
For the manufacturers and service industry, they not only need to produce or supply customers the products meet with the specification, but also have to satisfy them by enhancing process capability through regulation and improvement. Process capability indices(PCIs) are used as a means of measuring process potential and performance. The better process capability, the higher level of product quality it is, and the conforming rate. Until now, the literatures of quality performance mostly assumed the quality characteristics of product with the Normal distribution. However, the lifetime of products generally may possess an exponential, Weibull or gamma distribution and so on. Under a exponential distribution, this study constructs a maximum likelihood estimator (MLE) and an uniformly minimum variance unbiased estimator (UMVUE) of the lifetime performance index. Then the MLE and UMVUE of the lifetime performance index are utilized to develop the new hypothesis testing procedure. To more reasonably and accurately utilize the lifetime performance index in assessing the lifetime performance of products, this study constructs a new hypothesis testing procedure. This thesis mainly focuses on some topics. There are three topics included in this study. In Chapter 2, under the exponential distribution, this study constructs MLE and UMVUE of the lifetime performance index based on the type II right censored sample. Then, the MLE and UMVUE of the lifetime performance index are utilized to develop the new hypothesis testing procedure. In Chapter 3, we extend Chapter 2’s idea to construct the UMVUE of the lifetime performance index based on the upper record values. Then the UMVUE of the lifetime performance index is utilized to develop the new hypothesis testing procedure. In addition, the Weibull distribution includes the exponential distribution as the special case. Hence, under the Weibull distribution, this study constructs the UMVUE of the lifetime performance index based on the upper record values. Then the UMVUE of the lifetime performance index is utilized to develop the new hypothesis testing procedure. Moreover, a practical example is illustrated to employ the testing procedure to determine whether the process is capable. Finally, the concluding remarks and future research directions are made in Chapter 4. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目 錄 頁次 表目錄 V 圖目錄 VIII 第一章緒論 1 1.1研究動機與目的 1 1.2文獻探討 6 1.3本文研究內容 8 第二章利用型II右設限樣本評估具有指數分配的產品壽命績效 10 2.1評估單參數指數分配之壽命績效 11 2.1.1產品壽命績效指標之估計 14 2.1.2產品壽命績效指標之假設檢定與區間估計 16 2.1.3檢定力 20 2.1.4信賴區間之信賴係數 23 2.1.5數值範例 25 2.1.6小結 30 2.2評估雙參數指數分配之壽命績效 32 2.2.1雙參數指數分配下評估產品壽命績效 32 2.2.1.1產品壽命績效指標之估計 34 2.2.1.2產品壽命績效指標之假設檢定 36 2.2.1.3檢定力 39 2.2.1.4數值範例 42 2.2.1.5小結 46 2.2.2將資料轉換成單參數指數分配來評估產品壽命績效 47 2.2.2.1產品壽命績效指標之估計 48 2.2.2.2產品壽命績效指標之假設檢定 49 2.2.2.3檢定力 51 2.2.2.4數值範例 52 2.2.2.5小結 54 2.2.3結論 55 第三章利用上記錄值樣本評估具有指數分配的產品壽命績效 58 3.1記錄值 59 3.2評估單參數指數分配之壽命績效 60 3.2.1產品壽命績效指標之估計 60 3.2.2產品壽命績效指標之假設檢定與區間估計 63 3.2.3檢定力 66 3.2.4信賴區間之信賴係數 69 3.2.5數值範例 71 3.2.6小結 73 3.3評估雙參數指數分配之壽命績效 74 3.3.1產品壽命績效指標之估計 74 3.3.2產品壽命績效指標之假設檢定 75 3.3.3檢定力 77 3.3.4 數值範例 80 3.3.5 小結 83 3.4評估韋伯分配之壽命績效 84 3.4.1將資料轉換成單參數指數分配來評估產品壽命績效 84 3.4.1.1產品壽命績效指標之估計 86 3.4.1.2產品壽命績效指標之假設檢定 86 3.4.1.3檢定力 88 3.4.1.4數值範例 91 3.4.1.5小結 96 3.4.2韋伯分配下評估產品壽命績效 96 3.4.2.1產品壽命績效指標之估計 98 3.4.2.2產品壽命績效指標之假設檢定與區間估計 100 3.4.2.3檢定力 104 3.4.2.4信賴區間之信賴係數 107 3.4.2.5數值範例 109 3.4.2.6小結 112 3.4.3結論 112 第四章結論與建議 113 4.1結論 113 4.2未來研究之建議 115 參考文獻 117 一、中文部份 117 二、英文部份 117 附錄: 121 附錄A 121 附錄B 123 附錄C 125 附錄D 128 附錄E 130 附錄F 133 附錄G 135 附錄H 136 附錄I 138 表、圖 140 表目錄 頁次 表2-1:壽命績效指標CL與其對應之合格率Pr 13 表2-2:單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.01、k=2(1)60及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 140 表2-3:單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.05、k=2(1)60及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 142 表2-4:單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.01、L=1、c=0.3及不同n值與k值下檢定H0:CL≦0.3 vs H1:CL>0.3之檢定力 144 表2-5:單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.05、L=1、c=0.3及不同n值與k值下檢定H0:CL≦0.3 vs H1:CL>0.3之檢定力 146 表2-6:單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.01、L=1、c=0.3及不同n值與k值下CL的信賴區間之信賴係數比較表 25 表2-7:單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.05、L=1、c=0.3及不同n值與k值下CL的信賴區間之信賴係數比較表 25 表2-8:雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.01、n=3(1)25、k=3(1)n及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 152 表2-9:雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.05、n=3(1)25、k=3(1)n及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 160 表2-10:雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.01、L=1、theda=0.5、c=0.3及不同n值與k值下檢定H0:CL<=0.3 vs H1:CL>0.3之檢定力 168 表2-11:雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.05、L=1、theda=0.5、c=0.3及不同n值與k值下檢定H0:CL<=0.3 vs H1:CL>0.3之檢定力 173 表2-12:雙參數指數分配之型II右設限樣本轉換為單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.01、k=3(1)60及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 187 表2-13:雙參數指數分配之型II右設限樣本轉換為單參數指數分配之型II右設限樣本,在α=0.05、k=3(1)60及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 189 表3-1:單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.01、n=1(1)30及c= 0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 191 表3-2:單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.05、n=1(1)30及c= 0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 192 表3-3:單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.01、L=1、c=0.1及不同n值下檢定H0: CL<=0.1 vs H1:CL>0.1之檢定力 193 表3-4:單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.05、L=1、c=0.1及不同n值下檢定H0: CL<=0.1 vs H1:CL>0.1之檢定力 194 表3-5:單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.01與0.05、L=1、c=0.1及不同n值下CL的信賴區間之信賴係數比較表 70 表3-6:雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.01、n=2(1)30及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 197 表3-7:雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.05、n=2(1)30及c=0.1(0.1)0.9下之臨界值C0 198 表3-8:雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.01、L=1、theda=0.5、c=0.1及不同n值下檢定H0:CL<=0.1 vs H1:CL>0.1之檢定力 199 表3-9:雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α=0.05、L=1、theda=0.5、c=0.1及不同n值下檢定H0:CL<=0.1 vs H1:CL>0.1之檢定力 200 表3-10:韋伯分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,beta=1.97時在α=0.01、L=2、c = 0.2及不同n值下檢定H0:CL<=0.2 vs H1: CL>0.2之檢定力 203 表3-11:韋伯分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,beta=1.97時在α=0.05、L=2、c = 0.2及不同n值下檢定H0:CL<=0.2 vs H1: CL>0.2之檢定力 204 表3-12:不同的beta值與其對應之p值 93 表3-13:給定beta=1.97下,壽命績效指標CL與其對應之合格率Pr 97 表3-14:韋伯分配之上記錄值樣本,beta=1.97時在α=0.01、n=1(1)30及c=0.2(0.2)1.8下之臨界值C0 207 表3-15:韋伯分配之上記錄值樣本,beta=1.97時在α=0.05、n = 1(1)30及c = 0.2(0.2)1.8下之臨界值C0 208 表3-16:韋伯分配之上記錄值樣本,beta=1.97時在α=0.01、L= 2、c=0.2及不同n值下檢定H0:CL<=0.2 vs H1:CL>0.2之檢定力 209 表3-17:韋伯分配之上記錄值樣本,beta=1.97時在α=0.05、L= 2、c=0.2及不同n值下檢定H0:CL<=0.2 vs H1:CL>0.2之檢定力 210 表3-18:韋伯分配之上記錄值樣本,在α = 0.01與0.05、L = 2、b = 1.97、c = 0.2及不同n值下 的信賴區間之信賴係數比較表 109 圖 目 錄 頁次 圖1-1 型I右設限樣本之圖示 5 圖1-2 型II右設限樣本之圖示 5 圖1-3 上記錄值樣本之圖示 5 圖2-1 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (10, 5)、(10, 10)、(20, 15)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 148 圖2-2 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (20, 20)、(30, 25)、(30, 30)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 148 圖2-3 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (40, 35)、(40, 40)、(50, 45)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 149 圖2-4 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (50, 50)、(60, 55)、(60, 60)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 149 圖2-5 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (10, 5)、(10, 10)、(20, 15)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 150 圖2-6 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (20, 20)、(30, 25)、(30, 30)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 150 圖2-7 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (40, 35)、(40, 40)、(50, 45)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 151 圖2-8 單參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (50, 50)、(60, 55)、(60, 60)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 151 圖2-9 飛機之空調設備運作時數之指數機率圖 26 圖2-10 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (10, 5)、(10, 10)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 178 圖2-11 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (20, 5)、(20, 10)、(20, 15)、(20, 20)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 178 圖2-12 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (30, 5)、(30, 10)、(30, 15)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 179 圖2-13 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (30, 20)、(30, 25)、(30, 30)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 179 圖2-14 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (40, 5)、(40, 10)、(40, 15)、(40, 20)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 180 圖2-15 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (40, 25)、(40, 30)、(40, 35)、(40, 40)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 180 圖2-16 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (50, 5)、(50, 10)、(50, 15)、(50, 20)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 181 圖2-17 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (50, 25)、(50, 30)、(50, 35)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 181 圖2-18 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.01下,當(n, k) = (50, 40)、(50, 45)、(50, 50)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 182 圖2-19 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (10, 5)、(10, 10)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 182 圖2-20 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (20, 5)、(20, 10)、(20, 15)、(20, 20)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 183 圖2-21 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (30, 5)、(30, 10)、(30, 15)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 183 圖2-22 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (30, 20)、(30, 25)、(30, 30)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 184 圖2-23 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (40, 5)、(40, 10)、(40, 15)、(40, 20)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 184 圖2-24 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (40, 25)、(40, 30)、(40, 35)、(40, 40)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 185 圖2-25 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (50, 5)、(50, 10)、(50, 15)、(50, 20)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 185 圖2-26 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (50, 25)、(50, 30)、(50, 35)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 186 圖2-27 雙參數指數分配之型II右設限樣本,在α = 0.05下,當(n, k) = (50, 40)、(50, 45)、(50, 50)時檢定H0: CL<=0.3 vs. H1:CL>0.3之檢定力比較圖 186 圖2-28 軍隊人員運輸車行駛哩數之指數機率圖 43 圖3-1 單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.01下,當L = 1、c = 0.1及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 195 圖3-2 單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.01下,當L = 1、c = 0.1及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 195 圖3-3 單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.05下,當L = 1、c = 0.1及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 196 圖3-4 單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.05下,當L = 1、c = 0.1及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 196 圖3-5 雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.01、L = 1、theda= 0.5、c = 0.1及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 201 圖3-6 雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.01、L = 1、theda= 0.5、c = 0.1及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 201 圖3-7 雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.05、L = 1、theda= 0.5、c = 0.1及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 202 圖3-8 雙參數指數分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,在α = 0.05、L = 1、theda= 0.5、c = 0.1及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.1 vs. H1:CL>0.1之檢定力比較圖 202 圖3-9 電子絕緣體之失效時間之指數機率圖 80 圖3-10 韋伯分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.01下,當L = 2、c = 0.2及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 205 圖3-11 韋伯分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.01下,當L = 2、c = 0.1及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 205 圖3-12 韋伯分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.05下,當L = 2、c = 0.2及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 206 圖3-13 韋伯分配之上記錄值樣本轉換為單參數指數分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.05下,當L = 2、c = 0.2及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 206 圖3-14 滾珠軸承耐久力之韋伯機率圖 92 圖3-15 韋伯分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.01下,當L = 2、c = 0.2及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 211 圖3-16 韋伯分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.01下,當L = 2、c = 0.2及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 211 圖3-17 韋伯分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.05下,當L = 2、c = 0.2及n = 5、10、15時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 212 圖3-18 韋伯分配之上記錄值樣本,beta = 1.97時在α = 0.05下,當L = 2、c = 0.2及n = 20、25、30時檢定H0:CL<=0.2 vs. H1:CL>0.2之檢定力比較圖 212 |
參考文獻 |
參考文獻 一、中文部份 1.吳忠武、李汶娟、侯宏政(2007),「Rayleigh壽命商品之績效評估」,計量管理期刊,vol. 4, no. 2, 147-160。 2.徐斌書(2001),「非常態製程能力指標的探討與比較」,淡江大學統計學系應用統計學碩士班碩士論文。 3.陳細鈿、唐麗英、陳坤盛(2002),「以信賴區間評估電子零件的壽命績效」,Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, vol. 19, no. 2, 53-60。 4.曾小喬(2002),「藉著上記錄值探討韋伯分配與Gompertz分配之形狀參數的統計推論」,淡江大學統計學系應用統計學碩士班碩士論文。 5.楊素芬(2006),品質管理,第二版。台北市:華泰。 二、英文部份 1. Ahsanullah, M. (1995), Introduction to Record Statistics, NOVA Science Publishers Inc., Huntington, New York. 2. Anderson, D. R., Sweeney, D. J. and Williams, T. A. (1990), Statistics for Business and Economics, West Publishing Company, Saint Paul, MN. 3. Arnold, B. C., Balakrishnan, N. and Nagaraja, H. N. (1998), Records, John Wiley & Sons Inc., New York. 4. Boyles, R. A. (1991), The Taguchi capability index, Journal of Quality Technology, 23, 17-26. 5. Chan, L. K., Chang, S. W. and Spiring, F. A. (1988), A new measure of process capability Cpm, Journal of Quality Technology, 20(3), 162-175. 6. Chang, P. and Lu, K. (1994), PCI calculations for any shape of distribution with percentile, QWTS, 110-114. 7. Clements, J, A. (1989), Process capability calculations for non-normal distributions, Quality Progress, September, 95-100. 8. Cohen, A. C. (1991), Truncated and Censored Samples - Theory and Applications, Marcel Dekker, New York. 9. Compaq Visual Fortran, Professional Edition V6.0 Intel Version and IMSL (2000), Compaq Computer Corporation. 10. Dunsmore, I. R. (1983), The future occurrence of records, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 35, 267-277. 11. Engelhardt, M. and Bain, L. J. (1978), Tolerence limits and confidence limits on reliability for the two-parameter exponential distribution, Technometrics, 20, 37-39. 12. Epstein, B. and Sobel, M. (1953), Life-testing, Journal of American Statistical Association, 48, 486-502. 13. Epstein, B. (1962), Simple estimates of the parameters of exponential distributions, In Contributions to Order Statistics, A. E. Sarhan and B. G. Greenberg (editors), 361-371, New York: John Wiley & Sons Inc. 14. Gail, M. H. and Gastwirth, J. L. (1978), A scale-free goodness of fit test for the exponential distribution based on the Gini Statistic, Journal of the Royal Statistical Society. B, 40, 350-357. 15. Grubbs, F. E. (1971), Fiducial bounds on reliability for the two-parameter negative exponential distribution, Technometrics, 13, 873-876. 16. Hogg, R. V., McKean, J. W. and Craig, A. T. (2005), Introduction to Mathematical Statistics, Sixth Edition, Pearson Prentice Hall, Pearson Education, Inc. 17. Hong, C. W., Wu, J. W. and Cheng, C. H. (2007), Computational procedure of performance assessment of lifetime index of businesses for the pareto lifetime model with the right type II censored sample, Applied Mathematics and Computation, 184, 336-350. 18. Hong, C. W., Wu, J. W. and Cheng, C. H. (2008), Computational procedure of performance assessment of lifetime index of Pareto lifetime businesses based on confidence interval, Applied Soft Computing, 8, 698-705. 19. Hong, C. W., Wu, J. W. and Cheng, C. H. (2009), Implementing lifetime performance index for the pareto lifetime businesses of the service industries, Quality and Quantity, 43, 291-304. 20. Johnson, N. L., Kotz, S. and Balakrishnan, N. (1994), Continuous Univariate Distributions, Volume 1, Second Edition, New York: John Wiley & Sons Inc. 21. Kane, V. E. (1986), Process capability indices, Journal of Quality Technology, 18, 41-52. 22. Keller, G., Warrack, B. and Bartel, H. (1994), Statistics for Management and Economics, Duxbury Press, Belmont, CA. 23. Lawless, J. F. (1982), Statistical Models and Methods for Lifetime Data, New York: John Wiley & Sons Inc. 24. Lawless, J. F. (2003), Statistical Model and Methods for Lifetime Data, Second Edition, John Wiley & Sons, New York. 25. Lehmann, E. L. and Scheffé, H. (1950), Completeness, similar regions and unbiased estimates, Sankhya, 10, 305-340. 26. Lieblein, J. and Zelen, M. (1956), Statistical Investigation of the Fatigue Life of Deep-Groove Ball Bearings, Journal of Research of the National Bureau of Standards, 57, 273-316. 27. Meyer, P. L. (1965), Introductory Probability and Statistical Applications, Addison-Wesley, Reading, MA. 28. Montgomery, D. C. (1985), Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley & Sons, New York. 29. Montgomery, D. C. (2005), Introduction to Statistical Quality Control, 5th ed., John Wiley & Sons, New York. 30. Nevzorov, V. B. (2001), Record: Mathematical Theory, Translation of Mathematical Monographs. American Mathematical Soc., vol. 194. 31. Pearn, W. L., Kotz, S. and Johnson, N. L. (1992), Distributional and inferential properties of process capability indices, Journal of Quality Technology, 24, 216-233. 32. Pearn, W. L. and Chen, K. S. (1995), Estimating process capability indices for non-normal pearsonian populations, Quality and Reliability Engineering International, 11(5), 386-388. 33. Proschan, F. (1963), Theoretical explanation of observed decreasing failure rate, Technometrics, 5, 375-383. 34. Tong, L. I., Chen, K. S. and Chen, H. T. (2002), Statistical testing for assessing the performance of lifetime index of electronic components with exponential distribution, International Journal of Quality & Reliability Management, 19, 812-824. 35. Zehna, P. W. (1966), Invariance of maximum likelihood estimation, Annals of Mathematical Statistics, 37, 744-744. |
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