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statCRSUV

¥600

新作

更新日:2019/1/27

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オフィシャル・公式情報

App Storeより引用
■ 「有意水準と誤差の範囲でサンプル・サイズ」「失敗のない場合のサンプル・サイズ」「決まった数の失敗のあるサンプル・サイズ」を計算する。
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■ 「Γ(ガンマ)関数」「χ(カイ)2乗分布(密度関数)」「χ(カイ)2乗分布表」「製品全てが良品の確率」を計算する付録がある。
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■ 「有意水準と誤差の範囲でサンプル・サイズ」では、「誤差の範囲(0.00から0.50の範囲)」と「有意水準(0.01、0.05、0.10のいずれか)」の2つを指定して計算する。
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■ 「失敗のない場合のサンプル・サイズ」では「リスク(「低」「中」「高」のいずれか)」「有意水準」
の2つを指定して計算する。

「リスク」は「FMEAによるリスク計算」等を参考に、リスク・プライオリティ・ナンバー(RPN)を計算する。
監督官庁、監査機関、等が予めRPNとリスクの「低」「中」「高」を結びつけている場合にはそれを採用する。
そうでなければ、自社の品質基準に合わせてRPNとリスクの「低」「中」「高」を対応させておく。
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■ 「決まった数の失敗のあるサンプル・サイズ」では「失敗数」「リスク」「有意水準」の3つを指定して計算する。

「失敗数」とはこの計算で得られるサンプル・サイズの中にどれだけ失敗があるかを指定する。

この計算はχ(カイ)2乗分布を使っている。
この計算では(Johnson, et al. 1994, p. 415-450)で紹介されている近似計算のうち、Extended Wilson-Hilferty法を使っている。
真値との誤差は小さいものの、近似計算であることを了承のこと。

この場合、渡されるパラメータの自由度は4以上なので、下記解説(*)の数表は使っていない。
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■「Γ(ガンマ)関数」では「入力パラメータ(少数点以下第一位が0、または、0.5の正の数)」を指定して計算する。
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■ 「χ(カイ)2乗分布(密度関数)」では「変数」「自由度」の2つのパラメータを指定して計算する。
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■ 「χ(カイ)2乗分布表」では「自由度」を指定して計算する。

この計算で、自由度1、および、2は別途計算した数表から1行を求めている(*)。
自由度3以上は(Johnson, et al. 1994, p. 415-450)で紹介されている近似計算のうち、Extended Wilson-Hilferty法を使っている。
真値との誤差は小さいものの、近似計算であることを了承のこと。
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■ 「製品全てが良品の確率」では「製品数」「欠陥数」「取り出した製品数」の3つのパラメータを指定して全てが良品の確率を計算する。このうち、製品数と欠陥数は母集団パラメータ、取り出した製品数は標本数(サンプル・サイズ)である。
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スペック・仕様

開発者
Yoshinobu Yamamura
リリース
2019年1月26日
サイズ
7.17 MB
価格
¥600
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