El número de partes por millón que tienen mediciones menores que el límite de especificación inferior se calcula de la siguiente manera:
Término | Description |
---|---|
LEI | Límite de especificación inferior |
N | Número total de observaciones |
El número de partes por millón que tienen mediciones mayores que el límite de especificación superior se calcula de la siguiente manera:
Término | Description |
---|---|
LES | Límite de especificación superior |
N | Número total de observaciones |
El número total de partes por millón que están fuera de los límites de especificación se calcula de la siguiente manera:
Término | Description |
---|---|
LEI | Límite de especificación inferior |
LES | Límite de especificación superior |
N | Número total de observaciones |
El cálculo del intervalo de confianza es el mismo para PPM y porcentaje, excepto por un paso al final para convertir el resultado a las unidades correctas. Las siguientes fórmulas son para el 100(1 de dos caras) – )% intervalos de confianza. Para encontrar intervalos de confianza unilaterales, reemplace
con (1 –
).
Para convertir el resultado de la fórmula a PPM, multiplique por 1.000.000.
Para convertir el resultado de la fórmula en porcentaje, multiplique por 100.
Si ninguna unidad observada está fuera de un límite de especificación, entonces el límite de confianza inferior es 0. Si todas las unidades observadas están fuera de un límite de especificación, entonces el límite de confianza superior es 1.
Término | Description |
---|---|
![]() | Límite de confianza más bajo |
![]() | Límite de confianza superior |
n | Número total de unidades |
![]() | Probabilidad empírica de que una unidad esté fuera de especificación: defectuosos / total. |
![]() | (1 – ![]() |
![]() | 1 – El nivel de confianza |
Newcombe, R. G. (1998). Two-sided confidence intervals for the single proportion: comparison of seven methods. Statistics in Medicine, 17(8), 857-872.
Tong, L. I., & Chen, J. P. (1998). Lower confidence limits of process capability indices for nonnormal process distributions. International Journal of Quality & Reliability Management, 15(8/9), 907-919.