Wahrscheinlichkeitsnetz – Verteilungsgebundene Analyse für Verteilungsübersicht (beliebige Zensierung)

Die Dichtefunktion befindet sich in der rechten oberen Ecke der Verteilungsübersicht.

Verwenden Sie das Wahrscheinlichkeitsnetz, um zu beurteilen, wie gut die ausgewählte Verteilung an Ihre Daten angepasst ist. Wenn die Punkte der Anpassungslinie folgen, ist es angemessen, die Daten unter Verwendung dieser Verteilung zu modellieren.

Die Punkte im Diagramm sind die auf der Grundlage einer verteilungsfreien Methode geschätzten Perzentile. Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf einen Datenpunkt zeigen, blendet Minitab die beobachtete Ausfallzeit und die geschätzte kumulative Wahrscheinlichkeit ein.

Die Linie beruht auf der angepassten Verteilung. Wenn Sie mit dem Mauszeiger auf die Anpassungslinie zeigen, blendet Minitab eine Tabelle mit Perzentilen für verschiedene Prozentsätze ein.

Mit der Anderson-Darling-Statistik (kor) wird die Anpassung der Verteilung ausgewertet. Deutlich kleinere Anderson-Darling-Werte verweisen im Allgemeinen darauf, dass die Verteilung besser an die Daten angepasst ist. Geringfügige Differenzen sind jedoch möglicherweise von keiner praktischen Relevanz. Zudem können für unterschiedliche Verteilungen berechnete Werte u. U. nicht direkt verglichen werden. Daher sollten Sie die Verteilungsanpassung außerdem mit dem Wahrscheinlichkeitsnetz und anderen Informationen untersuchen.

Wenn Sie die alternative Schätzmethode (die Methode der kleinsten Quadrate (LSXY)) verwenden, zeigt Minitab ein Korrelationskoeffizient nach Pearson an. Der Korrelationskoeffizient ist eine positive Zahl, die nicht größer als 1 sein kann. Im Allgemeinen gilt Folgendes: Je höher der Wert des Korrelationskoeffizienten ist, desto besser ist die Verteilung an die Daten angepasst.

Beispielausgabe

Interpretation

Für die Schalldämpferdaten beruht die Anpassungslinie auf der Weibull-Verteilung mit Form = 5,7677 und Skala = 82733,7.

In diesem Beispiel scheinen die Daten ausreichend eng an der Anpassungslinie anzuliegen. Daher ist die Weibull-Verteilung möglicherweise gut für die Daten geeignet.

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