Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.143-150
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1999
Ko(1998) proposed a procedure to enhance the efficiency of double sampling plans by allowing second-stage sample size and critical region to depend on first-stage evidence using constraint optimization approaches. In this study further developments of such plans by incorporating several practically possible researcher's aims into the optimization are considered. Comparisons are made with the optimal ordinary double sampling plan and also among them It is observed that it is to some extent possible to match the details of the optimization to certain qualitative methodological aims.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.749-754
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1999
The cost is known to be proportional to the size of sample. We consider a cost function of the form Cost=c1np+c2npmq where c1, c2 p, and q are all positive constants. This cost function is to be used in finding an optimal allocation in two-stage cluster sampling. The optimal allocations of n and m gives the properties of uniqueness under some conditions and of monotonicity with p>0 when q=1.
This study is concerned with a job sequencing method using the concept of sampling technique in the case of Job Shop. This is the follow study of Kang and Ro (1988) which examined the possibility of application of sampling technique to determine the Job Sequence in the case of Flow Shop. Not only it is very difficult, but also it takes too much time to develop the appropriate job schedules that satisfy the complex work conditions. The most job sequencing algorithms have been developed to determine the best or good solution under the special conditions or assumptions. The application areas of these algorithms are also very narrow, so it is very hard to find the appropriate algorithm which satisfy the complex work conditions. In this case it is very desirable to develop a simple job sequencing method which can select the optimal job sequence or near optimal job sequence with a little effort. This study is to examine the effect of sampling job sequencing which can select the good job of 0.01%~5% upper good group. The result shows that there is the sets of 0.05%~23% job sequence group which has the same amount of performance measure with the optimal job sequence in the case of experiment of N/M/G/$F_{max}$. This indicates that the sampling job sequencing method is a useful job sequencing method to find the optimal or good job sequence with consuming a small amount of time. The results of ANOVA show that the only one factor, number of machines is the significant factor for determining the job sequence at ${\alpha}=0.01$. It takes about 10 minutes to compare the number of 10,000 samples of job sequence by personal computer and it is proved that the selection rate of the same job sequence with optimal job sequence is 23.0%, 3.9% and 0.065% in the case of 2 machines, 3 machines and 4 machines, respectively. The area of application can readily be extended to the other work condition.
This paper presents a "window-zoom-out" optimization strategy with relatively fewer sampling data. In this method, an optimal Latin hypercube sampling experiment based on multi-objective Pareto optimization is developed to obtain the sampling data. The response surface method with multiquadric radial basis function combined with (1+$\lambda$) evolution strategy is used to find the global optimal point. The proposed method is verified with numerical experiments.
모델을 이용한 표본론에서는 오차에 대한 함수식이 불확실한 경우가 종종 발생되는데 이러 한 오차에 대한 지식이 결여 되었을 때 발생되는 잘못된 효과를 줄일 수 있는 방법이 연구 되었다. 제시된 표본방법론은 모든 가능한 오차함수식에 대한 비효율성에 대한 평균을 최소 화하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터를 이용한 알고리즘이 제시되었고 회계감사에 관련된 특수 한 경우의 예를 들어 이러한 방법의 효율성을 알아 보았다.
Almahmeed, M.A.;Hamdy, H.I.;Alzalzalah, Y.H.;Son, M.S.
Journal of the Korean Statistical Society
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제31권4호
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pp.415-431
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2002
A unified framework for statistical inference for the mean of the normal distribution to derive point estimates, confidence intervals and statistical tests is proposed. This optimal design is justified after investigating the basic information and requirements that are possible and impossible to control when specifying practical and statistical requirements. Point estimation is only credible when viewed in the larger context of interval estimation, since the information required for optimal point estimation is unspecifiable. Triple sampling is proposed and justified as a reasonable sampling vehicle to achieve the specifiable requirements within the unified framework.
This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.
In this research, a novel sampling strategy for a CMM to inspect freeform surfaces is proposed. Unlike primitive surfaces, it is not easy to determine the number of sampling points and their locations for inspecting freeform surfaces. Since a CMM operates with slower speed in measurement than optical measuring devices, it is important to optimize the number and the locations of sampling points in the inspection process. When a complete inspection of a surface is required, it becomes more critical. Among various factors to cause shape errors of a final product, curvature characteristic is essential due to its effect such as stair-step errors in rapid prototyping and interpolation errors in NC tool paths generation. Shape errors are defined in terms of the average and standard deviation of differences between an original model and a produced part. Proposed algorithms determine the locations of sampling points by analyzing curvature distribution of a given surface. Based on the curvature distribution, a surface area is divided into several sub-areas. In each sub-area, sampling points are located as further as possible. The optimal number of sub-areas. In each sub-area, sampling points are located as further as possible. The optimal number os sub-areas is determined by estimating the average of curvatures. Finally, the proposed method is applied to several surfaces that have shape errors for verification.
The objectives of this study is to suggest the rectifying sampling inspection plan considering quality cost. Limiting quality level(LQL) plans(also called LTPD plans) and outgoing quality(OQ) plans are considered. The Hald's linear cost model is discussed with and without a beta prior for the distribution of the fraction of nonconforming items in a lot. It is assumed that the sampling inspection is error free. We consider the design of reliability acceptance sampling plan (RASP) for failure rate level qualification at selected confidence level. The lifetime distribution of products is assumed to be exponential. MIL-STD-690C and K C 6032 standards provide this procedures. But these procedures have some questions to apply in the field. The cost of test and confidence level(1-$\beta$ risk) are the problem between supplier and user. So, we suggest that the optimal life test sampling inspection plans using simple linear cost model considering product cost, capability of environment chamber, environmental test cost, and etc. Especially, we consider a reliability of lots that contain some nonconforming items. In this case we assumed that a nonconforming item fail after environmental life test. Finally, we develope the algorithm of the optimal sampling inspection plan based on minimum costs for rectifying inspection and RASP. And computer application programs are developed So, it is shown how the desired sampling plan can be easily found.
Objective: The aim of this study is to design a sampling inspection plan with human error which is changing according to inspection time. Background: Typical sampling inspection plans have been established typically based on an assumption of the perfect inspection without human error. However, most of all inspection tasks include human errors in the process of inspection. Therefore, a sampling inspection plan should be designed with consideration of imperfect inspection. Method: A model for single sampling inspection plans were proposed for the cases that visual inspection error rate is changing according to inspection time. Additionally, a sampling inspection plan for an optimal inspection time was proposed. In order to show an applied example of the proposed model, an experiment for visual inspection task was performed and the inspection error rates were measured according to the inspection time. Results: Inspection error rates changed according to inspection time. The inspection error rate could be reflected on the single sampling inspection plans for attribute. In particular, inspection error rate in an optimal inspection time may be used for a reasonable single sampling plan in a practical view. Conclusion: Human error rate in inspection tasks should be reflected on typical single sampling inspection plans. A sampling inspection plan with consideration of human error requires more sampling number than a typical sampling plan with perfect inspection. Application: The result of this research may help to determine more practical sampling inspection plan rather than typical one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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