Qualitätssicherung bei zensierten Daten
Statistische Verfahren zur Entscheidungsfindung
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Unvollständige Daten sind ein häufiges Problem in der Qualitätssicherung. Oft handelt es sich dabei um zensierte Daten. Im Gegensatz zu Medizin und Soziologie, wo entsprechende Verfahren schon seit längerem angewendet werden (Survival Analysis), sind in der Qualitätssicherung adäquate Methoden zur Lösung von Entscheidungsproblemen bei zensierten Daten bisher kaum verbreitet. Dieses Buch bietet eine umfassende Übersicht über statistische Modelle und Methoden, die zur Überprüfung von Hypothesen über im Produktionsprozeß auftretende Parameter geeignet sind. Mit Hilfe der lokalen Asym...
Unvollständige Daten sind ein häufiges Problem in der Qualitätssicherung. Oft handelt es sich dabei um zensierte Daten. Im Gegensatz zu Medizin und Soziologie, wo entsprechende Verfahren schon seit längerem angewendet werden (Survival Analysis), sind in der Qualitätssicherung adäquate Methoden zur Lösung von Entscheidungsproblemen bei zensierten Daten bisher kaum verbreitet. Dieses Buch bietet eine umfassende Übersicht über statistische Modelle und Methoden, die zur Überprüfung von Hypothesen über im Produktionsprozeß auftretende Parameter geeignet sind. Mit Hilfe der lokalen Asymptotik werden optimale Testverfahren entwickelt, die in einer Vielzahl von Situationen anwendbar sind, insbesondere im Fall abhängiger Zensierungen, für den bisher keine adäquaten Verfahren existierten. Das Buch wendet sich an Dozenten und Studenten der Betriebswirtschaftslehre und der Mathematik mit dem Schwerpunkten Produktion, Qualitätssicherung und Statistik sowie an mathematisch orientierte Praktiker im Bereich Qualitätskontrolle, speziell in der Serienfertigung. Auch Mediziner und Soziologen mit dem Schwerpunkt Survival Analysis profitieren von diesem Buch.
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