Kế hoạch lấy mẫu chấp nhận mờ cho phân phối Weibull biến đổi

Complex & Intelligent Systems - Tập 8 - Trang 4783-4795 - 2022
Muhammad Zahir Khan1, Muhammad Farid Khan1, Muhammad Aslam2, Abdur Razzaque Mughal3
1Department of Mathematics and Statistics, Riphah International University, Islamabad, Pakistan
2Department of Statistics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia
3Department of Statistics, Government College University, Lahore, Pakistan

Tóm tắt

Trong các kế hoạch lấy mẫu thông thường, tỷ lệ phần trăm của các sản phẩm lỗi được giả định và cố định, nhưng trong một số tình huống thực tế, giá trị này không cố định mà mờ. Để đạt được giá trị thật và linh hoạt, chúng tôi đã sử dụng phân phối Weibull biến đổi trong môi trường mờ. Phân phối Weibull biến đổi mờ dựa trên lý thuyết tập mờ. Theo cuộc điều tra của chúng tôi, phân phối Weibull biến đổi chưa được sử dụng trong việc lấy mẫu chấp nhận trong môi trường mờ. Điểm cải tiến của nghiên cứu này là đánh giá tỷ lệ mơ hồ của các sản phẩm lỗi (\tilde{p}) dựa trên hàm phân phối xác suất của mô hình Weibull biến đổi và đạt được đường đặc trưng hoạt động mờ. Lần đầu tiên, phân phối Weibull biến đổi được áp dụng trong kế hoạch lấy mẫu chấp nhận cho những trường hợp mà chất lượng sản phẩm không chính xác. Do đó, thống kê mờ đã được sử dụng trong thiết kế này thay cho thống kê kinh điển. Kết quả được mô tả bởi các ví dụ số và một ứng dụng dữ liệu thực tế được xem xét để minh họa.

Từ khóa

#phân phối Weibull biến đổi #kế hoạch lấy mẫu chấp nhận #thống kê mờ #hàm phân phối xác suất #đường đặc trưng hoạt động mờ

Tài liệu tham khảo

Montgomery DC, Jennings CL, Pfund ME (2011) Managing, controlling and improving quality. Wiley, New Jersey Montgomery DC (2009) Statistical quality control: a modern introduction. 6th. Wiley, New York Wadsworth HM, Stephens KS, Blanton Godfrey A (2002) Modern Methods for Quality Control and Improvement. 2nd. Wiley, New York Schilling EG, Neubauer DV (2017) Acceptance sampling in quality control. CRC Press Schilling EG (1982) Acceptance sampling in quality control. Marcel Dekker, New York Fangyu L, Cui L (2013) A design of attributes single sampling plans for three-class products. Qual Technol Quant Manag 10(4):369–387 Fangyu L, Cui L (2015) A new design on attributes single sampling plans. Commun Unicat Stat Theory Methods 44(16):3350–3362 Gildeh BS, Jamkhaneh EB, Yari G (2011) Acceptance single sampling plan with fuzzy parameter. Iran J Fuzzy Syst 82:47–55 Jamkhaneh EB, Sadeghpour-Gildeh B, Yari G (2009) Acceptance single sampling plan with fuzzy parameter with the using of Poisson distribution. World Acad Sci Eng Technol 49:1017–1021 Buckley JJ (2005) Fuzzy probabilities: new approach and applications, vol. 115. Springer Science & Business Media Kenneth SS (2001) The handbook of applied acceptance sampling: plans, principles, and procedures. Asq Press Ezzatallah BJ (2014) Analyzing system reliability using fuzzy Weibull lifetime distribution. Int J Appl 4(1):93–102 Afshari R, Gildeh BS(2017) Construction of fuzzy multiple deferred state sampling plan. In: 2017 Joint 17th World Congress of International Fuzzy Systems Association and 9th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (IFSA-SCIS). IEEE. Ramesh Babu S, Venkatesh A (2015) Acceptance sampling model for the effects of plasma ghrelin using fuzzy exponential distribution. Venkatesh A, Subramani G (2014) Acceptance sampling for the secretion of Gastrin using crisp and fuzzy Weibull distribution. Int J Eng Res Appl 4:564–569 Venkateh A, Elango S (2014) Acceptance sampling for the influence of TRH using crisp and fuzzy gamma distribution. Aryabhatta J Math Inform 6(1):119–124 Tong X, Wang Z (2012) Fuzzy acceptance sampling plans for inspection of geospatial data with ambiguity in quality characteristics. Comput Geosci 48:256–266 Elango S, Venkatesh A, Sivakumar G (2017) A fuzzy mathematical analysis for the effect of trh using acceptance sampling plans. Int J Pure Appl Math 117(5):1–11 Queensberry CP, Jacqueline EAK (1982) Selecting among probability distributions used in reliability. Technometrics 241:59–65 Aryal GR, Tsokos CP (2011) Transmuted Weibull distribution: a generalization ofthe Weibull probability distribution. Eur J Pure Appl Math 4(2):89–102 Turanoğlu E, Kaya İ, Kahraman C (2012) Fuzzy acceptance sampling and characteristic curves. Int J Comput Intell Syst 5(1):13–29 Al-Omari AI (2018) The transmuted generalized inverse Weibull distribution in acceptance sampling plans based on life tests. Trans Inst Meas Control 40(16):4432–4443. https://doi.org/10.1177/0142331217749695 Aslam M, Jeyadurga P, Balamurali S, Al-Marshadi AH (2019) Time-truncated group plan under a Weibull distribution based on neutrosophic statistics. Mathematics 7:905