====== 계수 규준형 축차 샘플링 검사 ======
===== 정의 =====
 [[계수 규준형 축차 샘플링 검사]]란 [[로트]]로부터 1개씩 시료를 채취하여 시험해 가면서 누계 불량개수를 합격 또는 불합격 판정개수와 비교함으로써 [[로트]]의 합격 또는 불합격을 결정하는 [[샘플링 검사]]로서, 생산자와 소비자가 요구하는 검사특성을 만족시키면서 [[평균샘플개수]]가 최소로 되도록 설계한 것이다.

|  $D$  |  누계불량개수  |
|  $A$  |  합격판정개수  |
|  $R$  |  불합격판정개수  |
|  $d_{_{0}}$  |  합격판정선  |
|  $d_{_{1}}$  |  불합격판정선  |
===== 검사의 절차 =====
 {{:샘플링_검사:sequential_sampling_process.png?840|}}

 {{:샘플링_검사:sequential_sampling_graph.png?400|}}


 $$ A = g \cdot n_{cum} - h_{A} $$

 $$ R = g \cdot n_{cum} + h_{R} $$

  * $$ h_{A} = \log \frac{1-\alpha}{\beta} / \log \left\{ \frac{p_{_{1}}(1-p_{_{0}})}{p_{_{0}}(1-p_{_{1}})} \right\} $$
  * $$ h_{R} = \log \frac{1-\beta}{\alpha} / \log \left\{ \frac{p_{_{1}}(1-p_{_{0}})}{p_{_{0}}(1-p_{_{1}})} \right\} $$
  * $$ g = \log \frac{1-p_{_{0}}}{1-p_{_{1}}} / \log \left\{ \frac{p_{_{1}}(1-p_{_{0}})}{p_{_{0}}(1-p_{_{1}})} \right\} $$

 $D \leq A$이면 [[로트]] **합격**

 $D \geq R$이면 [[로트]] **불합격**

 $A < D < R$이면 **검사속행**

 {{:샘플링_검사:sequential_sampling_example.png?490|}}
===== 로트의 합격 확률 =====
^  $p$  ^  $L(p)$  |
|  $0.00$  |  $1.00$  |
|  $p_{_{0}}$  |  $1-\alpha$  |
|  $g$  |  $$h_{R}/(h_{A}+h_{R})$$  |
|  $p_{_{1}}$  |  $\beta$  |
|  $1.00$  |  $0.00$  |
===== 평균 샘플개수 =====
^  $p$  ^  $ASN$  |
|  $0.00$  |  $\frac{h_{A}}{g}$  |
|  $p_{_{0}}$  |  $$ \frac{(1-\alpha)h_{A} - \alpha h_{R}}{g-p_{_{0}}} $$  |
|  $g$  |  $$\frac{h_{A}h_{R}}{g(1-g)}$$  |
|  $p_{_{1}}$  |  $$ \frac{(1-\beta)h_{R} - \beta h_{A}}{p_{_{1}}-g} $$  |
|  $1.00$  |  $$\frac{h_{R}}{1-g}$$  |

----
  * [[계수 규준형 축차 샘플링 검사표]]