In this paper, nonstationary multiple sampling plans are discussed which are difficult to solve by analytical method when there exists dependency between the sample data. The initial solution is found by the sequential sampling plan using the sequential probability ration test. The number of acceptance and rejection in each step of the multiple sampling plan are found by grouping the sequential sampling plan's solution initially. The optimal multiple sampling plans are found by simulation. Four search methods are developed U and the optimum sampling plans satisfying the Type I and Type ll error probabilities. The performance of the sampling plans is measured and their algorithms are also shown. To consider the nonstationary property of the dependent sampling plan, simulation method is used for finding the lot rejection and acceptance probability function. As a numerical example Markov chain model is inspected. Effects of the dependency factor and search methods are compared to analyze the sampling results by changing their parameters.
In the Quality Control and inspection processes, the use of attribute sampling strategies is crucial. In this study, we incorporate the neutrosophic fuzzy acceptance sampling plan method to present a fresh approach to attribute sampling plans. Utilizing the benefits of neutrosophic fuzzy sets, the proposed sampling plan method models and assesses the acceptance standards for attribute sampling. We compare the suggested method to already-in-use attribute sampling techniques plans with new attribute six sigma sampling techniques plan is proposed in order to verified its efficacy. The outcomes show the neutrosophic fuzzy acceptance sampling plan's superiority in terms of its capacity to manage uncertainties, account for ambiguity, and produce more precise quality evaluation outputs.
This study introduces acceptance sampling plans and procedures for the inspection of bulk materials. This paper also presents statistical aspects of sampling bulk materials such as general principles and sampling of particulate materials.
Latin hypercube sampling(LHS) introduced by McKay et al. (1979) is a widely used method for Monte Carlo integration. Stratified Latin hypercube sampling(SLHS) proposed by Choi and Lee(1993) improves LHS by combining it with stratified sampling. In this article it is shown that SLHS yields an asymptotically more accurate than both stratified sampling and LHS.
The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.
The ginsenoside content was compared with wild simulated ginseng (Panax ginseng) collected every season at 11 wild simulated ginseng plantations in Korea. As a result, the total saponin of 7 years old wild simulated ginseng showed the highest content of 4.5% in spring sampling wild simulated ginseng, 2.0% in summer sampling wild simulated ginseng, 1.2% in winter sampling wild simulated ginseng and 1.0% in autumn sampling wild simulated ginseng. And also, the total saponin of 10 years old wild simulated ginseng showed the highest content of 3.9% in spring sampling wild simulated ginseng, summer sampling wild simulated ginseng (1.8%), winter sampling wild simulated ginseng (1.6%) and autumn sampling wild simulated ginseng (0.6%). Therefore, the total saponin of spring sampling wild simulated ginseng was about 4.5 - 6.5 times higher than that of autumn sampling wild simulated ginseng regardless of cultivation period.
Othman, Nor Hayati;Zaki, Fatma Hariati Mohamad;Hussain, Nik Hazlina Nik;Yusoff, Wan Zahanim Wan;Ismail, Pazuddin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권7호
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pp.3489-3494
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2016
Background: A major problem with cervical cancer screening in countries which have no organized national screening program for cervical cancer is sub-optimal participation. Implementation of self-sampling method may increase the coverage. Objective: We determined the agreement of cytological diagnoses made on samples collected by women themselves (self-sampling) versus samples collected by physicians (Physician sampling). Materials and Methods: We invited women volunteers to undergo two procedures; cervical self-sampling using the Evalyn brush and physician sampling using a Cervex brush. The women were shown a video presentation on how to take their own cervical samples before the procedure. The samples taken by physicians were taken as per routine testing (Gold Standard). All samples were subjected to Thin Prep monolayer smears. The diagnoses made were according to the Bethesda classification. The results from these two sampling methods were analysed and compared. Results: A total of 367 women were recruited into the study, ranging from 22 to 65 years age. There was a significant good agreement of the cytological diagnoses made on the samples from the two sampling methods with the Kappa value of 0.568 (p=0.040). Using the cytological smears taken by physicians as the gold standard, the sensitivity of self-sampling was 71.9% (95% CI:70.9-72.8), the specificity was 86.6% (95% CI:85.7-87.5), the positive predictive value was 74.2% (95% CI:73.3-75.1) and the negative predictive value was 85.1% (95% CI: 84.2-86.0). Self-sampling smears (22.9%) allowed detection of micro-organisms better than physicians samples (18.5%). Conclusions: This study shows that samples taken by women themselves (self-sampling) and physicians have good diagnostic agreement. Self-sampling could be the method of choice in countries in which the coverage of women attending clinics for screening for cervical cancer is poor.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.107-120
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1998
This research aims here to develop a certain extended double sampling plan, EDS, which is an extension of ordinary double sampling plan in the sense that the second-stage sampling effort and second-stage critical value are allowed to depend on the point at which the first-stage continuation region is traversed. For purpose of comparison, single sampling plan, optimal ordinary double sampling plan(ODS) and sequential probability ratio test are considered with the same overall error rates, respectively. It is observed that the EDS idea allows less sampling effort than the optimal ODS.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.73-85
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2001
The spatial population existing in a plane ares, such as an animal or aerial population, have certain relationships among regions which are located within a fixed distance from one selected region. We consider with the adaptive searching estimation in spatial sampling for a spatial population. The adaptive searching estimation depends on values of sample points during the survey and on the nature of the surfaces under investigation. In this paper we study the estimation by the adaptive searching in a spatial sampling for the purpose of estimating the area possessing a particular characteristic in a spatial population. From the viewpoint of adaptive searching, we empirically compare systematic sampling with stratified sampling in spatial sampling through the simulation data.
The variable sampling rates scheme is proposed by taking random sample size and sampling interval during the process. The performance of the scheme is measured in terms of the average time to signal adjusted by teh sampling cost when the process is out of control. This measurement evaluates the effectiveness of the scheme in terms of the cost incurred due to nonconformation as well as sampling. The variable sampling rates scheme is shown to be effective especially for small and moderate shifts of the mean when compared to the standard scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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