ความแม่นยำ
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 12

ความแม่นยำ (accuracy) PowerPoint PPT Presentation


  • 112 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

ความแม่นยำ (accuracy). ก่อนดำเนินการสุ่มงาน ต้องกำหนดเปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ (หรือความ คลาดเคลื่อน) ที่เราต้องการ (desire relative accuracy, s) เสียก่อน. ค่า s ยิ่งน้อย ยิ่งดี แต่ยิ่งน้อยก็ยิ่งต้องเก็บข้อมูลมาก. ที่นิยมกันคือ 5 % และ 10%. ที่ระดับความเชื่อมั่น 95 % จะได้ว่า.

Download Presentation

ความแม่นยำ (accuracy)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Accuracy

ความแม่นยำ(accuracy)

ก่อนดำเนินการสุ่มงาน ต้องกำหนดเปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ (หรือความ

คลาดเคลื่อน) ที่เราต้องการ(desire relative accuracy, s) เสียก่อน

ค่า s ยิ่งน้อย ยิ่งดี แต่ยิ่งน้อยก็ยิ่งต้องเก็บข้อมูลมาก

ที่นิยมกันคือ 5% และ 10%

ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% จะได้ว่า


Accuracy

แม้จะกำหนด s แล้ว แต่ก็ยังติดตัวแปร 2 ตัวคือ p กับ n

เพื่อที่จะหา n ได้ จำเป็นต้องประมาณค่า p เริ่มต้น

จงหาเปอร์เซ็นต์การว่างของเครื่องจักร และจำนวนครั้ง

ในการสุ่มงาน เพื่อให้มี desired accuracy + 5% และ

confidence level 95%

ตัวอย่าง 2

เริ่มต้น จะต้องประมาณค่า p ก่อน

สมมติทดลองสุ่มงาน 100 ครั้ง พบว่าเครื่องว่าง 25 ครั้ง

ดังนั้นเปอร์เซ็นต์เครื่องว่าง = 25%


Accuracy

จาก

นั่นคือ

แทนค่า

ครั้ง

สมมติสุ่มต่อไปจนถึง 500 ครั้ง พบว่าเครื่องว่าง 150 ครั้ง


Accuracy

ใช้สูตรเดิม ได้ n = 3733 ครั้ง

สุ่มเพิ่มอีก …

พร้อมกันนั้น อาจตรวจสอบควบคู่ไปด้วยว่า desire accuracy ที่ได้ มีค่า

น้อยกว่าหรือเท่ากับค่าที่ต้องการหรือยัง ถ้าน้อยกว่าก็หยุดสุ่ม

สมมติสุ่มครบ 4000 ครั้ง พบว่าเครื่องว่าง 1400 ครั้ง นั่นคือ p = 0.35

ตรวจสอบ s

จะได้ s = + 0.043


Accuracy

เนื่องจาก + 0.043 น้อยกว่า + 0.05 แสดงว่าจำนวนตัวอย่างเพียงพอแล้ว

ตัวอย่างนี้สรุปได้ว่า…

เรามีความเชื่อมั่น 95% ที่เครื่องจักรจะว่างงานเท่ากับ 35% ของเวลางาน

ทั้งหมด

s = + 4.3% หมายความว่าเปอร์เซ็นต์การว่างงานที่ได้ (คือ 35%) มีความ

คลาดเคลื่อน 4.3% ดังนั้น เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนจึงเท่ากับ

( + 4.3)(35) = + 1.5%

นั่นคือ


Accuracy

(s)(p) เรียกว่า absolute error

กำหนดให้ accuracy = + 5%

Confidence level = 95%

ให้หา absolute error ที่ p = 1%, 5%, 10%, 50%

ตัวอย่าง 3

Absolute error สำหรับ acc. ที่ p = 1% เท่ากับ (5)(0.01) = 0.05%

ที่ p = 5% จะได้ abs. error = 0.25%

ที่ p = 10% จะได้ abs. error = 0.50%

ที่ p = 50% จะได้ abs. error = 2.50%


Accuracy

ความสัมพันธ์ระหว่าง p กับ n

ตัวอย่างการหาเวลาไปสุ่มงาน

สมมติทำงานวันละ 1 กะ 08:00 - 17:00 น.

Organization rest periods : 10:00 - 10:10 น. และ 15:00 - 15:10 น.

สมมติต้องไปสุ่ม 10 ครั้ง เฉลี่ยห่างกันครั้งละ 540/10 = 54 นาที


Accuracy

เวลาพัก คือนาทีที่ 121-130, 241 - 300, และ 421 - 430

แปลงเป็นเวลานาฬิกา


Accuracy

การคำนวณเวลามาตรฐานโดยวิธี Work Sampling

Work sampling จะเหมาะสำหรับตรวจสอบการปฏิบัติงานที่เป็น long-cycle operations หรืองานที่ทำโดยกลุ่มคน หรืองานที่ไม่สะดวกต่อการจับเวลา

ถ้าเป็น short-cycle op. ควรใช้วิธีจับเวลา หรือ standard data หรือpredetermine จะเหมาะสมกว่า


Accuracy

Standard time per piece


  • Login