在①、④中，抽樣后DL-4146-301HCW所下的判斷與實際情況完全相符，這是我們所希望的。而對于②、③兩種情況，所下的判斷與實際情況完全相反，這是不希望發生的。第②種情況把合格產品判為不合格品，犯了“以真為假”的錯誤，通常稱為第1類錯誤；第③種情況把不合格產品判力合格品，犯了“以假為真”的錯誤，通常稱為第Ⅱ類錯誤。這兩類錯誤的性質是不同的，前者對生產單位造成影響，后者對使用單位造成危害。但是，不論哪一類錯誤，都是不希望出現的。因此，一個好的抽樣方案(咒，C)，既不犯第1類錯誤，又不犯第Ⅱ類錯誤，實際上，這是不可能完全達到的。通常只能要求出現第1類錯誤的概率口(p)和第Ⅱ類錯誤的概率p(p)盡可能地小。滿足此條件的抽樣方案就是比較好的方案。

   a(p)和p(p)如何確定呢？其表達式與哪些因子有關呢？為此，必須利用最常用的概率分布：二項分布、泊松分布和超幾何分布。超幾何分布主要用于小批量的抽樣檢驗。

   設N》n，可以近似認為N是無限總體，即抽取以個產品并不會影響總的不合格產品率戶的數值。若從N個產品中任意抽取一個產品，抽到合格產品的可能性是（l-p）；連續抽二個，抽到兩個合格品的可能性為（l-p）2；同理，連續抽孢個都是合格品的可能性是(l- p)“，即上述抽樣方案的函數為L(c=o)一(l- p)“。

   另一種情況，即咒個中只有一個不合格品的可能性是多大呢？因為連續抽取n個時，不合格品可能是第一個，也可能是第二個、第三個，……或第咒個，因此，共有Cl種可能性。面抽到一個不合格的可能性是p，n個中有n-l個合格品的可能性是（l-p）n-l。顯

然，咒個中有n-l個好品，1個不合格品的可能性是Ci（l-p）一1p—L（。一，，，所以L=l;如果P>Po，則全部被拒收，即L=O，其特性曲線如圖3.2a中的粗線所示。