The 0.06% defect rate is calculated

The 0.06% defect rate is calculated from 100% sort data.
There are True and False Call rates within manual sort, therefore we have to first question what level of the 0.06% do we estimate to be True defects.
It is also important to interpret the number of lots which contain the defect ....for example were all of the defects detected within one lot???
If we claim that all of the defects within the 0.06% calculation are considered to be TRUE defects and they are across multiple lots, then it would be fair to expect LAR = 82.0% at the n=315 audit
Since the actual LAR = 98%, and we claim to trust that the 0.06% defects are True ... then we must question why the defects are not detected at the n=315 final visual audit.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัตราข้อบกพร่อง 0.06% คำนวณจาก 100% เรียงลำดับข้อมูล มีราคาจริงและเท็จโทรภายในเรียงด้วยตนเอง ดังนั้น เรามีคำถามแรกเราประเมินจะ บกพร่องจริงระดับ 0.06%ความสำคัญการตีหมายเลขล็อตที่ประกอบด้วยข้อบกพร่อง... ๐๐ อย่างได้ทั้งหมดของข้อบกพร่องที่ตรวจพบภายในล็อตหนึ่ง??? ถ้าเราอ้างว่า ข้อบกพร่องภายใน 0.06% การคำนวณทั้งหมดจะถือเป็นข้อบกพร่องที่แท้จริง และจะข้ามหลายล็อต แล้วมันจะยุติธรรมคาด LAR = 82.0% n =ตรวจสอบ 315ตั้งแต่ LAR จริง = 98% และเราก็เชื่อว่า ข้อบกพร่อง 0.06% มีจริง... แล้วเราต้องถามเหตุบกพร่องไม่พบที่ n = 315 ตรวจสอบภาพสุดท้าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัตราข้อบกพร่อง 0.06% คำนวณจาก 100% การจัดเรียงข้อมูล.
มีอัตราค่าบริการจริงและเท็จภายในคู่มือการเรียงลำดับดังนั้นเราจึงต้องคำถามแรกสิ่งที่ระดับ 0.06% เราคาดว่าไม่ว่าจะเป็นข้อบกพร่องที่แท้จริง.
ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะตีความ จำนวนของจำนวนมากที่มีข้อบกพร่อง .... เช่นมีทั้งหมดของข้อบกพร่องที่ตรวจพบภายในหนึ่งมาก ???
ถ้าเราอ้างว่าทั้งหมดของข้อบกพร่องในการคำนวณ% 0.06 จะถือเป็นข้อบกพร่องของ TRUE และพวกเขาในหลาย จำนวนมากแล้วมันจะยุติธรรมที่จะคาดหวัง LAR = 82.0% ณ n = 315 การตรวจสอบ
ตั้งแต่ LAR ที่เกิดขึ้นจริง = 98% และเราเรียกร้องให้เชื่อว่าข้อบกพร่อง% 0.06 เป็นจริง ... แล้วเราต้องถามว่าทำไมข้อบกพร่องอยู่ ไม่พบที่ n = 315 ตรวจสอบขั้นสุดท้ายที่มองเห็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ 0.06 % อัตราข้อบกพร่องจะถูกคำนวณจาก 100 % ข้อมูล จัดเรียง
มีจริงและอัตราเรียกเท็จภายในคู่มือนั้น ดังนั้น เราต้องถามว่าระดับของ 0.06 % เราประมาณการเป็นจริงข้อบกพร่อง .
ยังเป็นสิ่งสำคัญในการตีความของจํานวนมาก ๆ . . . . . . . ซึ่งประกอบด้วยข้อบกพร่องตัวอย่างเช่นทั้งหมดของข้อบกพร่องที่ตรวจพบภายในหนึ่งมาก ? ? ? ? ? ?
ถ้าเราอ้างว่าทั้งหมดของข้อบกพร่องภายใน 0.06 % การคำนวณถือว่าเป็นจริงข้อบกพร่องและพวกเขาจะข้ามหลาย ๆ แล้วมันยุติธรรมที่จะคาดหวัง ลาร์ = ผู้สูงอายุที่ n = 315 ตรวจสอบ
ตั้งแต่จริง lar = 98% และเราเรียกร้องให้เชื่อว่า 0.06% ข้อบกพร่องที่แท้จริง . . . . . . . เราก็ต้องถามว่า ทำไมไม่ตรวจพบข้อบกพร่องที่ n = 315 สุดท้าย Visual ตรวจสอบ