<div data-bbox="168 103 244 117" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="433 103 453 117" data-label="Page-Header"><p>권</p></div>
<div data-bbox="539 103 560 117" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="677 103 831 117" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="131 511 266 879" data-label="Text">
<p>예를 들어, 관심 대상 활동이 고정 기술자라 하자. 이 경우에 있어, 이 고정 기술자들에게 의해 수행된 모든 MTE에 대한 모든 고정치를 다른 기술자들 에 의해 수행된 동일한 MTE에 대한 모든 고정치와 비교하여 의식스런 활동을 파악할 수 있다. 만약에 관련 활동이 장비의 사용자라면, 그 사용자가 가 이용한 MTE의 모든 고정치를 다른 사용자에 의해 이용된 MTE의 모든 고정치와 비교한다.</p>
</div>
<div data-bbox="271 751 290 870" data-label="Section-Header">
<p>2) 높은 고정성 이상치</p>
</div>
<div data-bbox="294 511 457 870" data-label="Text">
<p>관심 대상 활동에 대응하는 고정의 집합을 <math>m</math>이라 하고, 이러한 MTE에 대응하는 모든 다른 활동들의 고정 집합을 <math>M</math>이라 하자. 이렇게 구분함으로써, 많은 통계학 교과서에 설명되어 있는 중앙값 검정(median test)의 변동을 사용하여 하나의 활동이 의식스럽다고 파악할 수 있다. 이 검정을 적용함에 있어, 특정 활동에 대응하는 MTE의 고정으로부터 관측된 허용 차이율(out-trs: out-of-tolerance rates)이 통합적으로 얻은 MTE에 대한 OOTR보다 현저하게 큰 경향이 있는지를 평가한다.</p>
</div>
<div data-bbox="462 697 480 870" data-label="Text">
<p>품목의 OOTR은 MTBF의 역수이다:</p>
</div>
<div data-bbox="492 695 518 780" data-label="Equation-Block">
<math display="block">OOTR = \frac{1}{MTBF}</math>
</div>
<div data-bbox="523 511 567 870" data-label="Text">
<p>중앙값 검정의 절차는 다음과 같다. 먼저, 통합된 <math>m</math>과 <math>M</math> (즉, 집합 <math>m \cup M</math>)에 대한 중앙값 OOTR을 계산한다. 이후, 다음 부분들을 정의한다.</p>
</div>
<div data-bbox="572 706 594 870" data-label="Text">
<p><math>n_m</math> = <math>m</math>에 있는 경우(case)의 수</p>
</div>
<div data-bbox="614 731 634 870" data-label="Text">
<p><math>n_M</math> = <math>M</math>에 있는 경우의 수</p>
</div>
<div data-bbox="653 635 673 870" data-label="Text">
<p><math>n_{m \cup M}</math> = <math>m \cup M</math>에서 중앙값보다 큰 경우의 총 수</p>
</div>
<div data-bbox="693 674 714 870" data-label="Text">
<p><math>n_m</math> = <math>m</math>에서 중앙값보다 큰 경우의 수</p>
</div>
<div data-bbox="733 787 754 870" data-label="Text">
<p><math>N</math> = <math>n_m + n_M</math></p>
</div>
<div data-bbox="769 510 825 870" data-label="Text">
<p>시료 크기가 <math>N</math>인 경우에, 중앙값보다 큰 OOTR의 수가 <math>n_M</math>라면, 시료에서 중앙값보다 큰 하나의 OOTR을 관측할 확률은 다음 식과 같다.</p>
</div>
<div data-bbox="836 721 864 780" data-label="Equation-Block">
<math display="block">p = \frac{n_M}{N}</math>
</div>
<div data-bbox="131 129 217 490" data-label="Text">
<p>중앙값보다 큰 OOTR의 관측을 베르누이 시행(Bernoulli trial)의 결과로 간주하여, 시료크기가 <math>n_m</math>인 경우에 중앙값 보다 큰 <math>n</math>개의 OOTR을 관측 할 확률은 다음의 이항분포로 표현된다.</p>
</div>
<div data-bbox="223 216 254 400" data-label="Equation-Block">
<math display="block">P(n | n_m) = \sum_{n=0}^{n_m} \binom{n_m}{n} p^n (1-p)^{n_m-n}</math>
</div>
<div data-bbox="277 326 300 490" data-label="Text">
<p>이 표현식에서 <math>p</math>를 대체함으로써,</p>
</div>
<div data-bbox="307 160 341 400" data-label="Equation-Block">
<math display="block">P(n | n_m) = \sum_{n=0}^{n_m} \frac{n_m!}{n!(n_m-n)!} \frac{n_m^n}{N^{n_m}} (N-n_m)^{n_m-n}</math>
</div>
<div data-bbox="350 129 475 490" data-label="Text">
<p>중앙값 검정은 이 결과가 통계적 관점에서 지나치게 높은지를 평가한다. 다시 말해, 시료 크기가 <math>n_m</math>일 때 <math>n_m</math> 혹은 그 이상의 OOTR을 발견할 기 회기 적을 때는, 이의 확률이 <math>n_m/N</math>로 주어진다면, 시료 값 <math>n_m</math>는 모집단 의 대표가 아닌 것이라고 의심한다. 다시 말해, 이는 이상치의 상태라고 할 수 있는 것이다.</p>
</div>
<div data-bbox="478 129 534 490" data-label="Text">
<p>구체적으로 말하면, 중앙값보다 큰 <math>n_m</math> 혹은 그 이상의 OOTR을 발견할 확률이 <math>\alpha</math>보다 작은 경우에는, 행동은 <math>1-\alpha</math> 신뢰수준에서 의식스런 활동으 로 파악된다. 예를 들어, 만약</p>
</div>
<div data-bbox="584 333 602 400" data-label="Equation-Block">
<math display="block">P(n | n_m) &lt; \alpha</math>
</div>
<div data-bbox="624 460 643 490" data-label="Section-Header">
<p>예제:</p>
</div>
<div data-bbox="645 129 691 490" data-label="Text">
<p>다음과 같은 허용치 이탤릭이 특정 MTE 세트에 대한 고정으로부터 관측 되었다고 가정하자.</p>
</div>
<div data-bbox="697 140 864 467" data-label="Table">
<table border="1">
<thead>
<tr>
<th>기술자</th>
<th>사용자</th>
<th>과정 시작</th>
<th>OOTR</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Bddie Zitslaff</td>
<td>Gondwana Park</td>
<td>Bob's Cal Service</td>
<td>0.975</td>
</tr>
<tr>
<td>Eddie Zitslaff</td>
<td>G. Gordon Gurgle</td>
<td>Bob's Cal Service</td>
<td>0.974</td>
</tr>
<tr>
<td>Mel Fernmeyer</td>
<td>Gondwana Park</td>
<td>SWAT Tech. Inc.</td>
<td>0.982</td>
</tr>
<tr>
<td>Wanda Swosse</td>
<td>Jack(Rip) Huggeboom</td>
<td>SWAT Tech. Inc.</td>
<td>0.977</td>
</tr>
<tr>
<td>Guy Gitchemoli</td>
<td>Jack(Rip) Huggeboom</td>
<td>Windy Finger Labs</td>
<td>0.978</td>
</tr>
<tr>
<td>Guy Gitchemoli</td>
<td>G. Gordon Gurgle</td>
<td>OOTs-R-Us</td>
<td>1.151</td>
</tr>
<tr>
<td>Guy Gitchemoli</td>
<td>Gondwana Park</td>
<td>OOTs-R-Us</td>
<td>1.031</td>
</tr>
<tr>
<td>Guy Gitchemoli</td>
<td>Wally Ballar</td>
<td>OOTs-R-Us</td>
<td>0.925</td>
</tr>
<tr>
<td>Ilan Halvah</td>
<td>G. Gordon Gurgle</td>
<td>Bob's Cal Service</td>
<td>0.976</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<div data-bbox="481 882 512 896" data-label="Page-Footer"><p>148</p></div>