傳統(tǒng)計(jì)算非正態(tài)分布過程能力指數(shù)最經(jīng)典的方法——Clement方法,其最大的缺點(diǎn)是必須有足夠多的觀測(cè)樣本才能得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。文章利用加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差可將非正態(tài)過程分解成兩個(gè)正態(tài)過程的思想,結(jié)合樣本估計(jì)相關(guān)理論構(gòu)建了一種基于加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差的過程能力指數(shù)。新指數(shù)無論是在小樣本還是大樣本的情況下,都比Clement方法估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性更高,且在此方法基礎(chǔ)上構(gòu)建的Bootstrap置信區(qū)間的真實(shí)值覆蓋率均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于同等條件下Clement方法構(gòu)建的置信區(qū)間。 

【文章來源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2020年07期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

原始和分解后近似分布即所有質(zhì)量數(shù)據(jù)中小于均值數(shù)據(jù)的比例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2938594