Interval Estimation for Mean Response in a Simple Nested Error Regression Model in Gauge R & R Study

Dong Joon Park

doi:10.7232/iems.2018.17.2.184

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자료유형: 학술저널

저자정보: Dong Joon Park (Pukyong National University)

저널정보: 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.17 No.2

발행연도: 2018.6

수록면: 184 - 192 (9page)

DOI: 10.7232/iems.2018.17.2.184

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In a measurement system monitoring manufacturing processes, one often uses gauge repeatability and reproducibility (R & R) experiment to determine the amount of variability due to parts, final products, operators, or gauge. A measurement system that employs operators randomly chosen to conduct measurements on randomly selected parts can be statistically modelled. When a measurement is assumed to be linearly related to a predictor variable and a simple nested error regression model is applied for the measurement system, one might be interested in making inferences concerning the variability for the mean response in the model. In general, confidence intervals are uniformly more informative than hypothesis tests in making inferences to parametric values in statistical models. Confidence intervals for the mean response in a simple nested error regression model can be useful tools to determine whether the variability is appropriately managed in a manufacturing process. Several confidence intervals for the mean response in the model are proposed. The confidence intervals proposed in this article are based on a moderate large sample method. Computer simulation is performed to see if the proposed intervals maintain the stated confidence level and a numerical example is provided to explain the proposed intervals by calculating confidence intervals for the mean response in the model.

#Nested Error Regression Model #Confidence Intervals #Mean Response #Repeatability #Reproducibility

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[학술지(정기간행물)] - Aitkin, M. / 1986 / Statistical modelling issues in school effectiveness studies (with Discussion) / Journal of Royal Statistical Society Series A 149 (1) : 1 ~ 43

[단행본] - Burdick, R. K. / 2005 / Design and Analysis of Gauge R & R Studies

[단행본] - Czitrom, V. / 1997 / Statistical Case Studies for Industrial Process Improvement

[학술지(정기간행물)] - Goldstein, H. / 1993 / A multilevel analysis of school examination results / Oxford Review of Education 19 (4) : 425 ~ 433

[단행본] - Goldstein, H. / 2011 / Multilevel Statistical Models (4 ed) / John Wiley & Sons

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