Ölçüm sistemleri analizinde üretici ve tüketici riski: dağılımsal modelleme, süreç yeterliliği ve tekrarlı ölçüm stratejileri
Producer's and consumer's risk in measurement system analysis: distributional modeling, process capability and repeated measurement strategies
- Tez No: 960898
- Danışmanlar: PROF. DR. COŞKUN KUŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ölçüm Sistemleri Analizi, imalat, mühendislik ve genel olarak ölçüm sistemlerinin güvenilirliğini değerlendirmek amacıyla kullanılan bir yaklaşımdır. Ölçüm sistemleri analizinin temel hedefi, sürecin gerçek varyasyonunu ölçümden kaynaklanan varyasyondan ayırmak ve böylece süreç performansını doğru bir biçimde izleyebilmektir. Ancak ölçüm sisteminden kaynaklanan kalibrasyon bozuklukları, operatörler arası tutarsızlık, ekipman eskimesi veya ortam koşullarındaki dalgalanmalar gibi faktörler, hatalı sınıflandırma riskini beraberinde getirmektedir. Bu riskler içerisinde en çok önem taşıyanlar ise üretici riski ve tüketici riski olarak bilinen hatalı sınıflandırma olasılıklarıdır. Bu tez çalışmasında, ölçüm hatalarından kaynaklanan hatalı sınıflandırma olasılıklarının istatistiksel olarak modellenmesi ve tahmin edilmesi problemi ele alınmıştır. Bu bağlamda, parçaların ve ölçüm hatalarının sırasıyla Weibull ve normal, Üstel ve Laplace, Linear Hazard Rate ve normal, Linear Hazard Rate ve Laplace olduğu durumlar ele alınmıştır. Ardından parçaların ve ölçüm hatasının normal olduğu durumda hatalı sınıflandırma olasılıklarının kapalı form ifadeleri türetilmiştir. Tek operatör kullanılarak elde edilen tekrarlı ek gözlemlerin hatalı sınıflandırma olasılıklarının tahmini üzerine etkisi incelenmiştir. Ayrıca, ölçüm sistemleri analizinde kullanılan Taguchi süreç yeterlilik indeksini süreç bağımsız değişkenlerine bağlayan log-doğrusal bir regresyon modeli önerilmiştir. Son olarak üretici riski üzerinde etkisi olan bağımsız değişken düzeyindeki faktörleri açıklamak ve nicelendirmek amacıyla en çok olabilirlik tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Bu bağlamda nokta tahmini için en çok olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. Linear Hazard Rate-normal durumu ve Linear Hazard Rate-Laplace durumlarında hatalı sınıflandırma olasılıklarının tahmini için EM algoritmaları türetilmiştir. Aralık tahmininde ise yaklaşık güven aralıkları, parametrik olmayan normal bootstrap, temel bootstrap, yüzdelik bootstrap ve yan düzeltilmiş bootstrap güven aralıkları, bayesçi güvenilir ve en yüksek sonsal yoğunluk güven aralıkları kullanılmıştır. Tez çalışmasında ele alınan yöntemlerin performanslarının incelenmesi için kapsamlı Monte Carlo simülasyon çalışmaları yapılmıştır. Elde edilen bulgular sayısal örnekler kullanılarak desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Measurement System Analysis is a methodology aimed at assessing the reliability of measurement systems, particularly in fields such as manufacturing and engineering. The main objective of measurement system analysis is to isolate the true variation of the process from the variation caused by measurement, thus enabling accurate monitoring of process performance. However, factors such as calibration errors, inconsistencies between operators, equipment wear, or fluctuations in environmental conditions bring the risk of misclassification. Among these risks, the most critical are the probabilities of misclassification known as producer risk and consumer risk. In this thesis, the problem of statistically modeling and estimating the misclassification probabilities arising from measurement errors is addressed. In this context, cases where the part and measurement errors follow Weibull and normal, exponential and Laplace, linear hazard rate and normal, and linear hazard rate and Laplace distributions, respectively, are examined. Then, closed-form expressions of misclassification probabilities are derived for the case where both the part and the measurement error follow normal distributions. The effect of additional repeated observations obtained using a single operator on the estimation of misclassification probabilities is investigated. Additionally, a log-linear regression model is proposed that links the Taguchi process capability index used in measurement system analysis to process covariates. Finally, a maximum likelihood-based method is proposed to explain and quantify the covariate-level factors affecting the producer risk. In this context, the maximum likelihood method is used for point estimation. EM algorithms are derived for estimating the misclassification probabilities in the linear hazard rate–normal and linear hazard rate–Laplace cases. For interval estimation, approximate confidence intervals, non-parametric normal bootstrap, basic bootstrap, percentile bootstrap, bias-corrected and accelerated bootstrap confidence intervals, Bayesian credible intervals, and highest posterior density intervals are used. Comprehensive Monte Carlo simulation studies are conducted to examine the performance of the methods discussed in the study. The findings are supported by numerical examples.
Benzer Tezler
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL
- Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU
- IgM, IgG ve lgA romatoid faktörlerin değişik artritli hasta gruplarında mikro-ELISA test yöntemiyle ölçülmesi
Başlık çevirisi yok
BAHRİYE KEŞ
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN