答:λ=np=80*0.01=8
Pa(p)=p(x≤Ac)
Pa(0.01)=p(x≤1)
=p(x=08)0+p(x=1) 81
= e0-8!+
1!
e-8
=e-8(1+0.8) =80.9%
泊松分布
例:有钢球10万个,进行外观检验,方案(n=100, Ac=15),p=10%,求接收概率?
λ=np=100*10%=10
1.1.4.2按单位产品的质量特征分类 计数抽样检验 ①计件:针对整体 ②计点:一般适用产品外观,如布匹上的瑕疵 计量抽样检验:有具体的物理量(9.9,10.0)
1.1.4.3按工序流程分类
IQC、IPQC(可再分:首检、巡检、转序检验)、FQC、OQC、驻厂QC
1.1.4.4按检验人责任分类:专检、自检、互检 1.1.4.5按检验场所分类:Βιβλιοθήκη 1.1.2统计抽样检验的特性
基本特性:科学性、经济性和必要性
科学性:不同与那些过时的、不科学的检验方法。 经济性:只需从批中抽取很少一部分产品进行检验 必要性:现代化生产的特点是产量大,速度快
统计抽样检验虽然有很多优点,但也有一些不足。
统计抽样检验流程
抽样检验可分为:
1.经验(百分比抽样):批量不同时,相同质量可能有不
例:N=300,(n=20,Ac=1),p=1%,求接收概率?
答:Pa(p)=p(x≤Ac) =p(x=0)+p(x=1)
=C200(0.01)0(1-0.01)20-0+ C201(0.01)1(1-0.01)20-1
=98%
泊松分布
当n≥10,p≤0.1时
产品批的单位产品所含平均不合格数为λ,抽样样本为n,若