|
|
\require{AMSmath}
Re: Grootte van de steekproef bij MMO-studie
Beste Oscar,
Bedankt voor de snelle reactie! Ik zal stilstandanalyse, MMO-studie en Decoillijn even uitleggen, misschien tot jou antwoord hierdoor verandert!
Stilstandanalyse; Hoe vaak staat de machine stil, uitgedrukt in procenten. MMO-studie; Multi Momentopname, ik laat tijden genereren tussen 08.00 t/m 16.00 uur! Per dag doe ik tussen de 80 en 100 waarnemingen! Het aantal waarnemingen en tijden verschillen per dag, zodat ik een representatieve toetsing krijg. Op de gegenereerde tijd loop ik na de machine en vink ik aan; Machine in bedrijf of Machine niet in bedrijf! Decoillijn; Dit is een andere benaming voor de machine, hier moet men niet te veel waarde aanhechten.
Mijn vraag blijft nog altijd, hoeveel steekproeven moet ik doen voor het verkrijgen van een zeer nauwkeurige tot nauwkeurige meting (MMO-studie). Met de nauwkeurigheidsfactor van 95% En de max. afwijking van 5%
Hopelijk krijg ik weer zo'n snelle reactie als gister!
Alvast Bedankt,
Michael Frijns
Michae
Student hbo - woensdag 11 april 2007
Antwoord
Beste Michael,
Eigenlijk had ik gehoopt dat je zou vertellen hoe MMO-analyses normaal gesproken gedaan worden. Maar, je informatie verheldert wel het een en ander...
MMO is zeer geschikt om te bepalen hoeveel tijd de machine in een bepaalde periode heeft stilgestaan. Door random tijdstippen te kiezen voorkom je corellaties. Je kunt de n waarnemingen dan als steekproef beschouwen. De uitkomst van de waarnemingen is 0 of 1. Het gemiddelde van alle waarnemingen is het precentage stilstand (x). De standaardafwijking is s=Ö(x*(1-x)/n). Na een klein aantal metingen heb je een redelijk idee van x en kun je dus schatten hoeveel metingen je nodig gaat hebben.
Zoals je denk ik weet loopt het 95% betrouwbaarheidsinterval van x-1,95s tot x+1,96s. Als dit je nog niet duidelijk is probeer dan eens een analyse te maken van een fictieve MMO (b.v. 30xaan+70xstil vs 300xaan+700xstil).
Als je wilt bepalen hoeveel de machine gemiddeld stilstaat in een willekeurige periode moet je wel oppassen voor correllaties. B.v. een electriciteitscentrale draait 10 maanden per jaar en staat dan 2 maanden stil (voor onderhoud). Als je dan gedurende een week meet zal de centrale waarschijnlijk of de hele tijd aanstaan of de hele tijd uit. Maar als voorspelling heb je daar niets aan. Daarvoor moet je een periode van vele jaren analseren. Aan de andere kant: Een copieerappraat doet tientallen of honderden kleine opdrachtjes per dag. Voor zo'n apparaat kun je wel in korte tijd het percentage stilstand bepalen. Maar, let op. Het kan zijn dat dit apparaat op maandag veel meer gebruikt wordt dan op andere dagen.
Er zijn heel veel correllaties die je voorspelling kunnen beivloeden. Je kunt ze proberen uit je data te halen (dmv autocorrellatiefuncties) maar dat is niet eenvoudig. De meeste kun je goed inschatten. Als de machine in de meetperiode vaak gedraaid en stilgestaan heeft zal het wel goed zitten. Natuurlijk is wel belangerijk dat je een representatieve steekproef neemt: bv alle dagen van de week).
Ik hoop dat je hier verder mee komt. Anders hoor ik graag precieser waar het probleem zit.
Groet. Oscar
os
|
Vragen naar aanleiding van dit antwoord? Klik rechts..!
woensdag 11 april 2007
|
|
home |
vandaag |
bijzonder |
gastenboek |
statistieken |
wie is wie? |
verhalen |
colofon
©2001-2024 WisFaq - versie 3
|