Neste trabalho estudamos o número ótimo de classificações independentes por unidade produzida supondo que haja dois tipos de erro: o tipo I, no qual classifica-se um produto como não-conforme quando ele na realidade é conforme; e o tipo II, no qual classifica-se um produto como conforme quando na realidade é não-conforme. Desenvolvemos um modelo econômico para minimizar o custo médio total em função dos erros de classificação e do custo de cada classificação. Pela complexidade da função-objetivo associada ao modelo, utilizamos um procedimento exaustivo de busca juntamente com um limitante superior do valor ótimo. Todo o procedimento computacional teve uma implementação relativamente simples e está disponível como uma planilha eletrônica do Excel e um código do software estatístico Minitab.
Nos testes para atributos é importante avaliar a eficiência dos inspetores que julgam a qualidade do produto. Este trabalho apresenta um método bayesiano para avaliação de inspetores em testes de conformidade e não-conformidade. Avaliações em que não se encontram disponíveis a real classificação dos produtos também são discutidas.
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