品質管理はデータに始まり、データで終わります。

1. 抜取検査の分布関数とは

（解説）
　1.抜取検査の分布関数について、説明して行きます。
　2.抜取検査の分布関数は、超幾何分布、二項分布、
　　ポアソン分布の３つが有ります。
　3.超幾何分布が最も正確ですが、計算が煩雑な為、
　　二項分布が用いられる場合が多いです。
　4.超幾何分布
　　・制約条件は有りません。全ての場合で、使用可能
　　　です。
　5.二項分布
　　・不良品率ｐ≦０．１の場合に、使用可能です。

6.ポアソン分布
　・不良品率ｐ≦０．１、サンプル率ｎ／Ｎ≦０．１の場合に、使用可能です。

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2. 抜取検査の超幾何分布

（解説）
　1.抜取検査の超幾何分布（Hypergeometric
　　distribution）について、説明して行きます。
　2.概要
　　・非復元抽出の分布です。
　　・計算は煩雑ですが、最も正確な計算ができます。
　3.条件
　　・制約条件は有りません。全ての場合で、使用可能
　　　です。
　4.エクセル関数
　　・=HYPGEOM.DIST(x,n,M,N,TRUE)

　5.関数式
　　・関数式は、左図となります。
　　・組合せ記号　ｎＣｒ　を使用します。　
　　・Ｃ　は、ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎの頭文字です。
　　・変数の意味は、下記の通りです。
　　　ｘ：　サンプル中の不合格数
　　　ｎ：　サンプル数
　　　Ｍ：　ロット中の不合格数
　　　Ｎ：　ロットの大きさ

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3. 抜取検査の二項分布

（解説）
　1.抜取検査の二項分布（Binomial distribution）
　　について、説明して行きます。
　2.概要
　　・復元抽出の分布です。
　　・二項分布は、超幾何分布の近似で導出です。
　3.条件
　　・不良品率　：　ｐ≦０．１　で使用可能です。
　　・不良品率が高い時は、使用できません。
　4.エクセル関数
　　・=BINOM.DIST(x,n,p,TRUE)

　5.関数式
　　・関数式は、左図となります。
　　・組合せ記号　ｎＣｒ　を使用します。　
　　・Ｃ　は、ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎの頭文字です。
　　・変数の意味は、下記の通りです。
　　　ｘ：　サンプル中の不合格数
　　　ｎ：　サンプル数
　　　ｐ：　ロットの不良品率

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4. 抜取検査のポアソン分布

（解説）
　1.抜取検査のポアソン分布（Poisson distribution）
　　について、説明して行きます。
　2.概要
　　・発生確率が低い事象の分布です。
　　・ポアソン分布は、二項分布の近似で導出です。
　3.条件
　　・不良品率　：　ｐ≦０．１
　　・サンプル率：　ｎ／Ｎ≦０．１
　4.エクセル関数
　　・=POISSON.DIST(x,n*p,TRUE)

　5.関数式
　　・関数式は、左図となります。
　　・階乗！を使用します。
　　・自然対数ｅを使用します。
　　・変数の意味は、下記の通りです。
　　　ｘ：　サンプル中の不合格数
　　　ｎ：　サンプル数
　　　ｐ：　ロットの不良品率

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