未満ということが言えそうです。いう表をポアソン分布だと推定しているわけです。ポアソン分布は、極端な値の発生頻度が低い、離散値で観測される現象でよく使われます。超えるまで階級を統合しましたが、通常はもっと大きな値で統合します。標本が欲しいな、というところなんです(仕方ないとは言え)。後、「リスク」という捕え方をされた場合には、計算上の出現率よりも厳しいところを求められるのが常です。1個が不良品)に抑えたければ、出現率はもっと低いところを求められます。開発段階のようなので、この辺りはある程度の値でも良いのかもしれませんが。後付けになりますが、ポアソン分布の適合度検定については、以下の辺りを参照ください。適合度の検定--ポアソン分布への適合度の検定適合度検定ポアソン分布は初めて目にします。半日頑張ってみて、当たり前の結論ではありますが、付け焼刃で振り回せるものではなさそうだとは思いました。理解が追いつくまで保留させてください。03:39:49ありがとうございました。12:14:2550pt>また低い値が出る原因は多々あって、その原因が無視できるものであるならば、6とか極端なのは無視してもよいと思います。他3件のコメントを見る個人的には6とかまだ1の6倍だし、気にしないでOKといいたいのですが、他に納得しない方がいるので、統計的に何か説得材料を作れないかと......。12:34:07安全であるかより、その一つがあることによりどのような危険が生じるのかを考えたほうがいいと思いますよ。13:01:066なら合格で、1未満が不良です。測定誤差もあるので、0と1は不良と判断します。私が「安全性」といっているのは、不良率の推定です。「10回やって10が5回、9が3回、8が1回、6が1回出たとき、不良判定の0か1が出る確率はどの程度か?」を予測したいのです。不良品は検査でわかるので、世の中に出ることはありません。歩留まりが悪いと利益が出ないので、不良率が1%未満であってほしいのです。不良品が出たかわかるはずです。一般的かと思われますが。18:32:13ですから、開発途中で数を作れないので、たった10サンプルから結果を予測しなければならないのです。いま説得できなければ、ここで終わりなんです。高級品なので、最終的な生産数も数百台程度です。数百台しか生産しないもののために試作品を10台作るだけでもたいへんなのです。1%未満の不良率というのは、実質的に不良が1つも出ないことを期待するということを意味しています。15:06:57質問文を編集しました。17:09:19100ptああ、そういう意味でしたか。普通に考えて6の確率10%だから、1以下が出る確率はだいだい5%です。安全率は99,5%ですね。他1件のコメントを見る私の言葉の選択がまずくて意図が伝わっていないので、文章を書き換えました。18:30:41「不良率を予測したい」というのが真意です。サンプルはこれ以上、増やせません。「10サンプルやって、全部OKだった」が私の報告で、それに対して「6~10というと、けっこう値がばらついている。この調子だと、0や1も高い確率で出てしまうのではないか。この製品は筋が悪いから辞めよう」という意見が出ているわけです。私としては「計算上、0や1はこんなに出にくい」と反論したいのです。18:50:54どうもありがとうございます。18:39:12質問文を編集しました。18:56:15100pt母集団が正規分布にしたがっていると仮定した場合、6に着目すると、確率0.1で出ているため、確率0.05で1以下が出る可能性があります。よって、安全率は99.5%となります。正規分布表http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/mnaka/ut/normdisttab.html他3件のコメントを見るどうもありがとうございます。19:16:47了解しちゃ、駄目ですよぅ。0~10が取りうる値で、計算するまでもなく平均値が8~10くらいにありそうなデータで、標本値の加工もせずに、どの値の出現確率がいくつ、なんて。これだけのサンプルで説得させるのは難しいと思います。21:17:23問題の製品は、不良が発見されたら全損になります。サンプルは10しか作れない前提で、試験結果を見て結論を得ることになっており、現状では「こりゃダメだ。リスクが高すぎる」となっているのです。そこで「結論を出すのは明日の夕方まで待ってください」と。統計に無知な者同士なので、こちらが少しお勉強したら何か反論できるのではないかと思ったのです。無知な状態からWebページをパラ見しても何だかよくわからない。それで人力検索に頼ってみた次第です。正規分布表を見ると、10個作って全て基準値の何倍といった数字でも、運悪く基準値を下回る確率ってけっこう高いのですね......。22:54:10別の質問でも書きましたが、ポアソン分布を想定した方が良いと思います。明日の夕方までだったら、もうちょっと時間はありますよね。回答できるところまで行けるかどうか、分からないですけど、ちょっとやってみます。01:00:58ここでベストアンサー500pt提出されている数値は、ある製品の品質を表す数値(成績)だと仮定します。それなりの品質で作られているため、平均は良い方に偏っており、悪い点数はあまり観測されない。この辺りの仮定が違ってると、これ以降の意味が無くなっちゃうわけですが...そこで、点数ではなく、満点からの減点に着目し、減点の出現頻度がポアソン分布に従う、と仮定する。いうふうに加工するということです。1005913821730641550この減点の分布が、ポアソン分布に従うかどうかを、適合度検定します。帰無仮説は「減点の分布は、ポアソン分布に従っている」です。対立仮説は「減点の分布は、ポアソン分布ではない」です。(↑の表の三行目の合計を、二行目の合計で割った値)。ポアソン分布の確率は、こちらの表を使ってます。表は累積確率なので、差分に読み替えてます。未満の階級を統合します。階級をまとめています。0.365939647。