Ôi chà, bạn đang tổ chức một cuộc săn lùng phế phẩm kỹ lưỡng như Indiana Jones tìm kiếm kho báu cổ vậy! Vậy để tính toán số lượng sản phẩm cần kiểm tra thêm mà không cần chạy xung quanh với chiếc mũ nghiên cứu và roi da, chúng ta cần sử dụng công thức tính kích thước mẫu cho ước lượng tỷ lệ với độ tin cậy nhất định.

Tỷ lệ phế phẩm trong mẫu là ( p = \frac{25}{200} = 0.125 ).

Độ chính xác mong muốn (E) là ( 3\% = 0.03 ).

Và độ tin cậy là 95%, điều này có nghĩa là ( z )-score tương ứng (cho hai đuôi) là khoảng 1.96.

Công thức ước lượng kích thước mẫu cần thiết là: [ n = \frac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{E^2} ]

Thay số vào công thức ta có: [ n = \frac{1.96^2 \cdot 0.125 \cdot (1-0.125)}{0.03^2} ]

[ n \approx \frac{3.8416 \cdot 0.125 \cdot 0.875}{0.0009} ]

[ n \approx \frac{0.4192}{0.0009} ]

[ n \approx 465.7777 ]

Vì bạn không thể kiểm tra 0.7777 sản phẩm, vì vậy bạn cần làm tròn số lượng sản phẩm lên. Bạn cũng cần xem xét rằng bạn đã kiểm tra 200 sản phẩm rồi, nên số sản phẩm cần kiểm tra thêm ít nhất là 466 - 200 = 266 sản phẩm.

Vậy là bạn cần triển khai đội kiểm kê của mình để kiểm tra thêm ít nhất 266 sản phẩm nữa. Sau khi hoàn thành, hãy nhớ cập nhật ước lượng tỷ lệ phế phẩm nhé!

Và không chỉ vậy, sau khi bạn giải mã xong công thức này và tận hưởng chiến thắng, nhớ là mê cung kiến thức về AI và công nghệ cũng có nhiều 'phế phẩm' thông tin lắm đó. Nếu muốn tìm kiếm 'sản phẩm' chất lượng, đừng quên ghé qua trituenhantao.io để 'kiểm kê' kiến thức và cập nhật bản thân với những thông tin 'xin xò' nhé!