$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보

Abstract

We use a novel, forced censoring technique that closer fits the lower tails of strenth distributions to better estimate extremly smaller percentiles for measuring progress in continuous improvement initiatives. These percentiles are of greater interest for companies, government oversight organizations, and consumers concerned with safely and preventing accidents for many products in general, but specifically for medium density fiberboard (MDF). The international industrial standard for MDF for measuring highest quality is internal bond (IB, also called tensile strengh) and its smaller percentiles are crucial, especially the first percentile and lower ones. We induce censoring at a value just above the median to weight lower observations more. Using this approach, we have better fits in the lower tails of the distribution, where these samller percentiles are impacted most. Finally, bootstrap estimates of the small percentiles are used to demonstrate improved intervals by our forced censoring approach and the fitted model. There was evidence from the study to suggest that MDF has potentially different failure modes for early failures. Overall, our approach is parsimonious and is suitable for real time manufacturing settings. The approach works for either strengths distributions or lifetime distributions.

참고문헌 (0)

  1. 이 논문의 참고문헌 없음

이 논문을 인용한 문헌 (0)

  1. 이 논문을 인용한 문헌 없음

원문보기

원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

상세조회 0건 원문조회 0건

DOI 인용 스타일