Performance Of Bootstrap Confidence Intervals Of Cpk Index Based On Mm•Estimator

C,pk indeks digunakan untuk mengukur samada proses pengeluaran sesuatu barangan berupaya memenuhi kehendak pelanggan ( had spesifikasi ). Pengiraan indeks Cpk adalah berasaskan min sampel, x dan sisihan piawai sampel. s yang mana ukuran ini sangat sensitif terhadap kewujudan titik terpencil. Seba...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Mohamad@Sulaiman, Hanissah
Format: Thesis
Language:English
English
Published: 2002
Subjects:
Online Access:http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/11528/1/FSAS_2002_2.pdf
http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/11528/
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Universiti Putra Malaysia
Language: English
English
Description
Summary:C,pk indeks digunakan untuk mengukur samada proses pengeluaran sesuatu barangan berupaya memenuhi kehendak pelanggan ( had spesifikasi ). Pengiraan indeks Cpk adalah berasaskan min sampel, x dan sisihan piawai sampel. s yang mana ukuran ini sangat sensitif terhadap kewujudan titik terpencil. Sebagai pilihan alternatif, lokasi teguh dan anggaran skala berasaskan kepada anggaran MM dipilih kerana ia kurang sensilif kepada titik terpencil. Langkah utama untuk mendapatkan kefahaman dan pentafsiran yang betul bagi indeks Cpk ialah dengan membina selang keyakinan baginya. Pembinaan selang ini berdasarkan anggapan pengukuran proses mempunyai taburan normal. Bagaimanapun banyak proses adalah tidak normal dan mempunyai taburan yang berhujung tebal yang menghasilkan titik terpencil. Pendekatan altematif ialah dengan menggunakan kaedah bootstrap seperti Persentil (P) dan Bca untuk mengira selang keyakinan bagi indeks C,k. Kaedah ini berasaskan penggunaan komputer secara intensif dan boleh digunakan tanpa bergantung kepada sebarang taburan sesuatu proses. Keputusan kajian menunjukkan bahawa kaedah Bea mempunyai prestasi yang lebih baik daripada kaedah Persentil untuk kedua-dua proses normal dan pencong. Prestasi bagi penganggar Cpk -MM seterusnya dikaji lagi dengan membandingkan selang keyakinan bootstrap bagi indeks Cpk anggaran MM dan anggaran klasik. Kajian simulasi menunjukkan bahawa anggaran MM menghasilkan selang keyakinan yang mempunyai kebolehpercayaan yang lebih tinggi berbanding dengan anggaran Cpk klasik.