ISO 16269-8:2004 データの統計的解釈—パート8:予測区間の決定 | ページ 2

※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。

序文

ISO (国際標準化機構) は、国家標準化団体 (ISO メンバー団体) の世界的な連合体です。国際規格の作成作業は通常、ISO 技術委員会を通じて行われます。技術委員会が設立された主題に関心のある各会員団体は、その委員会に代表される権利を有します。政府および非政府の国際機関も ISO と連携してこの作業に参加しています。 ISO は、電気技術の標準化に関するあらゆる事項について、国際電気標準会議 (IEC) と緊密に協力しています。

国際規格は、ISO/IEC 指令Part に規定されている規則に従って草案されています。

技術委員会の主な任務は、国際規格を作成することです。技術委員会によって採択された国際規格草案は、投票のために加盟団体に回覧されます。国際規格として発行するには、投票を行った加盟団体の少なくとも 75% による承認が必要です。

この文書の要素の一部が特許権の対象となる可能性があることに注意してください。 ISO は、かかる特許権の一部またはすべてを特定する責任を負わないものとします。

ISO 16269-8 は、ISO/TC 69 の技術委員会「統計的手法の適用」によって作成されました。

ISO 16269 は、一般タイトル「データの統計的解釈」の下に、次の部分で構成されています。

  • Part 6: 統計的許容範囲の決定
  • Part 7: 中央値 - 推定値と信頼区間
  • Part 8: 予測間隔の決定

導入

予測間隔は、同一条件下で製造されたアイテムの以前のサンプルの結果から、特定の数の個別アイテムの将来のサンプルの結果を予測することが望ましい、または必要な場合に役立ちます。これらは、比較的少数の製造品目のパフォーマンスに制限を設定する必要があるエンジニアにとって特に役立ちます。最近、一部の業界で小規模生産への移行が進んでおり、これはますます重要になっています。

予測区間とその応用に関する最初のレビュー記事は 1973 年という昔に出版されているにもかかわらず、その価値についての認識は依然として驚くほど欠如しています。これはおそらく、部分的には潜在的なユーザーが研究活動にアクセスできないことが原因であり、また部分的には信頼区間と統計的許容区間との混同が原因です。したがって、ISO 16269 のこの部分の目的は 2 つあります。

  • 予測区間、信頼区間、統計的許容区間の違いを明確にする。
  • 新しく計算された広範なテーブルによってサポートされる、より有用なタイプの予測間隔のいくつかの手順を提供します。

ISO 16269 のこの部分の範囲外の予測間隔については、参考文献を参照してください。

1 スコープ

ISO 16269 のこの部分では、単一の連続分布変数の予測区間を決定する方法を指定します。これらは、サイズn のランダムなサンプルから導出された変数の値の範囲であり、同じ母集団からさらにランダムに選択されたサイズm のサンプルに関連する予測が、指定された信頼度で行われる可能性があります。

次の 3 つの異なるタイプの母集団が考慮されます。

  • a)未知の標準偏差を伴う正規分布。
  • b)既知の標準偏差で正規分布します。
  • c)連続的だが未知の形式。

これら 3 種類の母集団のそれぞれについて、片側予測区間用と対称両側予測区間用の 2 つの方法が示されています。いずれの場合も、6 つの信頼レベルから選択できます。

ケース a) および b) で示された方法は、正規に変換できる非正規分布の母集団にも使用できます。

ケース a) および b) の場合、ISO 16269 のこの部分に示されている表は、変数のさらにm 個のサンプル値すべてを含む区間を予測するように制限されています。ケース c) の場合、テーブルは次のm 値のうち少なくともm - r を含む予測区間に関連します。ここで, r 0 から 10 または 0 からm - 1 のいずれか小さい方の範囲の値をとります。

正規分布した母集団の場合、 m 個のさらなる観測値の平均に対する予測区間を計算する手順も提供されます。

2 規範的参照

この文書を適用するためには、以下の参照文書が不可欠です。日付が記載された参考文献については、引用された版のみが適用されます。日付のない参照については、参照文書の最新版 (修正を含む) が適用されます。

  • ISO 3534-1, 統計 — 語彙と記号 — Part 1: 確率と一般的な統計用語
  • ISO 3534-2, 統計 - 語彙と記号 - Part 2: 統計的品質管理

参考文献

1ISO 2602, テスト結果の統計的解釈 — 平均値の推定 — 信頼区間
2ISO 16269-6, データの統計的解釈 - Part 6: 統計的許容範囲の決定
3H ahn , GJ 正規分布からサンプルの両側予測区間を計算するための係数。米国統計協会ジャーナル、 64, 1969 、pp. 878-888
4H ahn 、 GJ 正規分布からサンプルの予測区間を計算するための追加係数。米国統計協会ジャーナル、 65, 1970 、pp. 1668-1676
5Hahn , GJ およびNelson , W. 予測区間とその応用に関する調査。品質技術ジャーナル、 5, 1973 、pp. 178-188
6Hahn 、GJ, Meeker 、WQ Statistical Intervals — A Guide for Practitioners 。ニューヨーク、ジョン・ワイリー・アンド・サンズ社、1991年
7H all 、 IJ, Prairie 、 RR およびMotlagh 、 CK ノンパラメトリック予測区間。品質技術ジャーナル、 7, 1975 、pp. 109-114
8P atel 、 JK 予測間隔 — レビュー。統計におけるコミュニケーション — 理論と方法。 1, 1989, pp.2393-2465

Foreword

ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical committee has been established has the right to be represented on that committee. International organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work. ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of electrotechnical standardization.

International Standards are drafted in accordance with the rules given in the ISO/IEC Directives, Part 2.

The main task of technical committees is to prepare International Standards. Draft International Standards adopted by the technical committees are circulated to the member bodies for voting. Publication as an International Standard requires approval by at least 75 % of the member bodies casting a vote.

Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.

ISO 16269-8 was prepared by Technical Committee ISO/TC 69, Application of statistical methods.

ISO 16269 consists of the following parts, under the general title Statistical interpretation of data:

  • Part 6: Determination of statistical tolerance intervals
  • Part 7: Median - Estimation and confidence intervals
  • Part 8: Determination of prediction intervals

Introduction

Prediction intervals are of value wherever it is desired or required to predict the results of a future sample of a given number of discrete items from the results of an earlier sample of items produced under identical conditions. They are of particular use to engineers who need to be able to set limits on the performance of a relatively small number of manufactured items. This is of increasing importance with the recent shift towards small-scale production in some industries.

Despite the first review article on prediction intervals and their applications being published as long ago as 1973, there is still a surprising lack of awareness of their value, perhaps due in part to the inaccessibility of the research work for the potential user, and also partly due to confusion with confidence intervals and statistical tolerance intervals. The purpose of this part of ISO 16269 is therefore twofold:

  • to clarify the differences between prediction intervals, confidence intervals and statistical tolerance intervals;
  • to provide procedures for some of the more useful types of prediction interval, supported by extensive, newly-computed tables.

For information on prediction intervals that are outside the scope of this part of ISO 16269, the reader is referred to the Bibliography.

1 Scope

This part of ISO 16269 specifies methods of determining prediction intervals for a single continuously distributed variable. These are ranges of values of the variable, derived from a random sample of size n , for which a prediction relating to a further randomly selected sample of size m from the same population may be made with a specified confidence.

Three different types of population are considered, namely:

  • a) normally distributed with unknown standard deviation;
  • b) normally distributed with known standard deviation;
  • c) continuous but of unknown form.

For each of these three types of population, two methods are presented, one for one-sided prediction intervals and one for symmetric two-sided prediction intervals. In all cases, there is a choice from among six confidence levels.

The methods presented for cases a) and b) may also be used for non-normally distributed populations that can be transformed to normality.

For cases a) and b) the tables presented in this part of ISO 16269 are restricted to prediction intervals containing all the further m sampled values of the variable. For case c) the tables relate to prediction intervals that contain at least m - r of the next m values ここで, r takes values from 0 to 10 or 0 to m - 1, whichever range is smaller.

For normally distributed populations a procedure is also provided for calculating prediction intervals for the mean of m further observations.

2 Normative references

The following referenced documents are indispensable for the application of this document. For dated references, only the edition cited applies. For undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.

  • ISO 3534-1, Statistics — Vocabulary and symbols — Part 1: Probability and general statistical terms
  • ISO 3534-2, Statistics — Vocabulary and symbols — Part 2: Statistical quality control

Bibliography

1ISO 2602, Statistical interpretation of test results — Estimation of the mean — Confidence interval
2ISO 16269-6, Statistical interpretation of data — Part 6: Determination of statistical tolerance intervals
3Hahn, G.J. Factors for calculating two-sided prediction intervals for samples from a normal distribution. Journal of the American Statistical Association, 64 , 1969, pp. 878-888
4Hahn, G.J. Additional factors for calculating prediction intervals for samples from a normal distribution. Journal of the American Statistical Association, 65 , 1970, pp. 1668-1676
5Hahn, G.J. and Nelson, W. A survey of prediction intervals and their applications. Journal of Quality Technology, 5 , 1973, pp. 178-188
6Hahn, G.J. and Meeker, W.Q. Statistical Intervals — A Guide for Practitioners. New York, John Wiley and Sons Inc., 1991
7Hall, I.J., Prairie, R.R. and Motlagh, C.K. Non-parametric prediction intervals. Journal of Quality Technology, 7 , 1975, pp. 109-114
8Patel, J.K. Prediction intervals — A review. Communications in Statistics — Theory and Methods. 18 (7), 1989, pp. 2393-2465