분야
hwp2. VSI 컨트롤 차트의 서술
3. Burr 분포
4. The cost-quality model
5. VSI차트 디자인에 적용된 GAs
6. 모델의 적용
7.결 론
비정규성 하에 있는 최적의 경제적, 통계적 디자인을 위한 모델을 보여주기에 앞서, 우리는 Burr 분포를 살펴볼 것이다. Burr 분포는 Burr[19]절에서 자세히 토론된 것으로 이것은 다양한 종류의 비정규분포를 보여주기(represents) 위함이다. Burr분포의 누적분포는 아래와 같다:c와 r은 1보다 크다.
Burr 분포는, 다양한 c와r의 다양한 조합으로 나타내지며, 감마분포, 베타분포, 정규분포 등등의 넓은 범위의 다양한 확률 밀도함수의 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 포함한다. 예를 들어 c=6이고, r=4인 Burr 분포 같은 경우는 거의 정규분포에서 왜도와 첨도가 각각 –0.0019와 3.169인 것과 같다. Burr[19]은 table1에서 중간값, 평균, 편차를, table2에서는 burr분포(c와 r의 조합에 따라 다양한 경우가 존재하는 분포)의 왜도와 첨도를 도표화시켰다. 그리고 이것을 통해서 Burr 변수(Y라고 하자)와 확률변수(random variable)(X 라고하자)간의 표준화된 변환이 가능하다, 만약 X와 Y가 같은 왜도와 첨도를 가지고 있다면 말이다.
확률변수 X에 따라서 움직이는 데이터 셋이 하나를 모았다고 가정한다. 만약 왜도와 첨도가 계산이 됐다면 중간값M과 평균 분산 S에 해당하는 Burr 분포를 Burr[19]표를 통해서 찾을 수 있다. 그리고 난 다음에는 표준화된 변환을 진행한다. Burr 변수 Y와 변수X와의 관계는 아래와 같다.
