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历史上的今天
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blogAbstract:'第五节 验收抽样方案的统计分析一、接收概率L（P）：如前所述，（N，n，C）代表了一个一次抽样方案，在实际中往往关心的问题是：采用这样的抽样方案时，假设交验批产品的不合格率为P，那么批产品有多大可能被判为合格批而予以接收。或者说被接收的概率有多大？通常把接收概率记作L（p），根据概率统计原理可以计算L（p）的值. 例1 已知产品批不合格率p＝0.05，求一次抽样方案（100，10，0）的接收概率（不要告诉我看不懂题目啊，意思就是：已经知道不良率为5%，从100个产品中抽取10个样品，求抽检到没有不良品的概率）。由于N≥10n时可二项分布作近似计算，得：L(p)=0.599（用超几何分布同样可以计算L（p））&& 如果你问：什么是二项分布啊，泊松分布、超几何分布啊，那么请认真阅读吧，在后面的文章会有比较详细的说明。没有办法啊，谁让你上学的时候只知道拍拖泡妞（泡仔），不懂啊，活该！',
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色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。
一次抽样次，二次抽样，多次抽样怎么选用
我有更好的答案
批量提出和识别批的方式由买卖双方协商确定6、二次、检验批的形成与提出批的组成、放宽等三种、AQL值的规定AQL(Acceptable Quality Level)应由买卖进行协商确定4、缺点分类将各项特性依重要程度及符合程度进行分类3：如尺寸检验严格度的确定检验严格度指检验批接受检验的宽严的程度，电性1，外观等2、正常，有加严、抽样计划类型的选择可在一次、检验水准的规定检验水准规定了N与n间的关系5、规定单位产品的质量特性规定出产品应管控的项目，在调整型抽样计划中可以根据产品质量进行转换7
采纳率：97%
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参与上面帖子讨论
发表于：06-07-15 18:41
补充一点关于由样本误差估计总体误差的统计原理。偏颇之处，欢迎板砖：）
1.关于内控测试的抽样：
同比例放大的法则的统计学基础，简单地说就是，如果在n次抽样测试中发现有是x%是内控失效的，随着抽样次数的增加，x%将不断趋近于总体中真实的内控失效比例。
更严谨的说法，有兴趣的朋友可以参阅统计学中的Bernoulli Theorem.
需要说明的是，上述定理成立的关节点有两个：
一是，需要假定总体中的各次控制事件满足独立同分布（但并不要求一定符合正态分布）。
所以我们可以不管每次抽样所得中，包括金额大小在内的各种差异，而把它们都视为相同的每一次，关心每一次出错的概率。
通俗的讲，可以理解为M孙所说的"每个个体出错所代表的审计风险是一样大的"。
二是，该定理是渐进有效的。
就是说，随着抽样数量的增加，该推断的可信度会增加。一般而言，至少要求抽样容量达到大样本的底线，也就是25-30个样本点以上。
2.关于实质性测试的抽样：
不论总体当中每个个体的金额是否存在差异，每个个体事件是否符合正态分布，只要总体足够大（对于多数科目，这个前提总能满足），个体金额的总和渐进符合正态分布，均值和标准差可以计算。
（同样要求每个个体事件相互独立）
这样，就可以通过抽样估计来推算总体的均值和标准差。
至于这里的同比例放大方法法则，个人以为只是很粗糙的近似，严格的计算公式可以参阅统计学中的Liapunov Theorem.
上述统计分析，都必须剔除坏点（outlier）。如何确认坏点，统计上有专门的计量标准。
最后想说的是，搞不清楚这些道理又有何妨？所里要求怎么做，就得怎么做呗。
不过，对anti-auditor或许会有所启示。不方便细说了，有心者自己领悟吧。
灰兮兮的小人
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我已阅读并同意、中的全部内容！计数型二次抽样检验方案为（N，n1，n2，C1、C2），其中C1为第一次抽样时的不合格判定数，C2为第二次抽样时的不合格判定数。若n1中有d1个不合格品，n2中有d2个不合格品，则可判断送检品合格的情况有（ ）。
C．d1＋d2＞C2
E．d1＋d2＜C2
【正确答案】ABE
【答案解析】第一次抽检n1后，检出不合格品数为d1，则当：dl&Cl时，判定为合格；dl＞C2时，判定为不合格；C1＜d&C2时，抽检第二个样本。
第二次抽检n2后，检出不合格品是为d2，则当：d1+d2&C2时，判定为合格；d1+d2＞C2时，判定为不合格。参见教材61。
责任编辑：lala
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举一反三：
与质量控制练习题：计数标准型二次抽样检验方案为（N，n1，n2，C1、C2），其中C1为第一次抽样时的不合格判定数，C2为第二次抽样时的不合格判定数。若n1中有d1个不合格品，n2中有d2个不合格品，则可判断送检品合格的情况有（ ）。类似的试题有
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