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平成29年度 経営工学部門 Ⅲ-16

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問題

Ⅲ-16 ある部品の寸法規格は、53.02±0.41である。部品寸法が平均値53.01、標準偏差0.25の正規分布に従うとき、次の表から求められる不適合品率に最も近い値はどれか。

標準正規分布の標準化係数$$k$$に対する上側確率表

$$k$$.00.02.04.06.08
0.00.50000.49200.48400.47610.4681
0.20.42070.41290.40520.39740.3897
0.40.34460.33720.33000.32280.3156
0.60.27430.26760.26110.25460.2483
0.80.21190.20610.20050.19490.1894
1.00.15870.15390.14920.14460.1401
1.20.11510.11120.10750.10380.1003
1.40.08080.07780.07490.07210.0694
1.60.05480.05260.05050.04850.0465
1.80.03590.03440.03290.03140.0301
2.00.02280.02170.02070.01970.0188

① 0.0465
② 0.0548
③ 0.0930
④ 0.1013
⑤ 0.1096

解答

正解は 4 になります。

k値(標準化係数)ベースでの問題解説

この問題は、部品の寸法が正規分布に従うとき、規格外となる(不適合品となる)確率=不適合品率を、標準正規分布のk値(標準化係数)を使って求める典型的な品質管理の計算問題です。
寸法規格が「53.02±0.41」、すなわち「52.61~53.43」の範囲内であれば適合品、それ以外は不適合品となります。
部品寸法は平均53.01、標準偏差0.25の正規分布に従うとされています。
このとき、規格外となる確率(不適合品率)を計算し、最も近い選択肢を選ぶのが目的です。


1. k値(標準化係数)とは

k値とは、元のデータを「平均0、標準偏差1」の標準正規分布に変換したときの「標準化された距離」を表します。
計算式は以下の通りです。$$ k = \frac{X – \mu}{\sigma} $$

  • $$ X $$:調べたい値(規格の上限や下限)
  • $$ \mu $$:平均値
  • $$ \sigma $$:標準偏差

2. 問題の数値をk値に変換

  • 寸法規格:53.02±0.41 → 下限52.61、上限53.43
  • 平均値:53.01
  • 標準偏差:0.25

下限のk値$$ k_L = \frac{52.61 – 53.01}{0.25} = \frac{-0.40}{0.25} = -1.6 $$

上限のk値 $$k_U = \frac{53.43 – 53.01}{0.25} = \frac{0.42}{0.25} = 1.68 $$


3. k値を使って上側確率表から規格外確率を求める

標準正規分布の上側確率表は「そのk値より大きい確率」を示します。

  • $$ k = -1.6 $$ の場合、標準正規分布の性質から「左端の確率」=「k=1.6の右端の確率」と同じです。
  • $$ k = 1.68 $$ の場合、そのまま表で上側確率を調べます。

表より:

  • $$ k = 1.60 $$ → 0.0548
  • $$ k = 1.68 $$ → 0.0465

4. 不適合品率の計算

不適合品率は「下限未満」と「上限超え」の両側の合計です。$$ \text{不適合品率} = 0.0548 + 0.0465 = 0.1013 $$


5. 選択肢との照合

選択肢④「0.1013」が計算値と一致します。


各選択肢の詳細解説

① 0.0465

これはk=1.68の上側確率のみ。両側分にはなりません。

② 0.0548

これはk=1.60の上側確率のみ。両側分にはなりません。

③ 0.0930

両側の合計に近いですが、実際の計算値よりやや小さいです。

④ 0.1013

下限未満と上限超えの合計で、計算値と一致します。

⑤ 0.1096

両側の合計としてはやや大きすぎます。


図解イメージ


まとめ:k値活用の要点

  • k値を使うことで、どんな平均・標準偏差のデータでも標準正規分布表で確率を調べられる。
  • k値で標準化し、上側確率表から規格外の確率(不適合品率)を足し合わせることで、正確な不良率が求まる。
  • 本問の答えは「0.1013(選択肢④)」。

感想

この手の問題、苦手です。

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過去問はこれがありました。

でも過去問でも書いた通り、理解すればまあ簡単ですね。

なのでこの解説、いつもより時間をかけてじっくり書きました。

これでワタクシはわかった、はず!

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