Zweifache ASN-Minimax-Variablenprüfpläne für normalverteiltes Merkmal bei unbekannten Parametern

URN urn:nbn:de:gbv:705-opus-4665
URL
Dokumentart: Dissertation
Institut: Mathematische Propädeutik und Statistik / Prof Dr. Krumbholz
Fakultät: Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Hauptberichter: Prof. Dr. W. Krumbholz
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 11.03.2005
Erstellungsjahr: 2005
Publikationsdatum:
Freie Schlagwörter (Deutsch): Annahmeprüfung, Zweifache Variablenprüfpläne, ASN-Minimax-Pläne, Normalverteilung
DDC-Sachgruppe: Wirtschaft

Kurzfassung auf Deutsch:

Gegenstand der vorliegenden Arbeit sind zweifache Variablenprüfpläne für den Fall der Normalverteilung mit unbekannter Varianz und einseitiger Toleranzgrenze. Sei Z die Menge aller zweifachen Variablenprüfpläne, die die klassische Zweipunktebedingung für die Operationscharakteristik erfüllen. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der unter allen Plänen aus Z das ASN-Maximum minimiert. Das Ergebnis ist der so genannte ASN-Minimax-Plan (AM-Plan). Der hier entwickelte Algorithmus wird für den in der Literatur ausführlich behandelten Fall der Normalverteilung mit bekannter Varianz vorgestellt und anschließend auf das eigentliche Thema dieser Arbeit übertragen. Der Algorithmus verzichtet auf Restriktionen zwischen den Planparametern, er läßt sich auf weitere Verteilungsannahmen übertragen.

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