Beispiel für Probit-Analyse

Ein Techniker für Cockpitscheiben möchte untersuchen, wie gut die Cockpitscheiben Projektilaufschlägen in einem Bereich von Geschwindigkeiten widerstehen können. Der Techniker setzt eine Zufallsstichprobe von Cockpitscheiben Projektilen mit einer von acht Geschwindigkeiten aus und erfasst, ob die Cockpitscheiben dem Aufschlag widerstehen.

Der Techniker führt eine Probit-Analyse durch, um den Bereich von Geschwindigkeiten zu ermitteln, in dem ein bestimmter Prozentsatz von Cockpitscheiben bricht, wenn sie einem Projektilaufschlag ausgesetzt sind.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Windschutzscheibenstress.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Zuverlässigkeit/Lebensdauer > Probit-Analyse aus.
  3. Wählen Sie Antwort im Ereignis-/Versuchsformat aus.
  4. Geben Sie im Feld Anzahl der Ereignisse die Spalte Brüche ein.
  5. Geben Sie im Feld Anzahl der Versuche die Spalte N ein.
  6. Geben Sie im Feld Stress (Stimulus) die Spalte Stress ein.
  7. Wählen Sie im Feld Angenommene Verteilung den Wert Normal aus.
  8. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Der Techniker wertet die Verteilungsanpassung mit einem Signifikanzniveau von 0,1 aus. Die p-Werte für die Güte der Anpassung (0,977 und 0,975) sind größer als das Signifikanzniveau, und die Punkte im Wahrscheinlichkeitsnetz folgen annähernd einer Geraden. Daher kann der Techniker annehmen, dass das Modell der Normalverteilung eine gute Anpassung an die Daten bietet.

Zum Auswerten der signifikanten Effekte verwendet der Techniker ein Signifikanzniveau von 0,05. Da der p-Wert für Stress (0,000) kleiner als das Signifikanzniveau (0,05) ist, schlussfolgert er, dass die Geschwindigkeit des Projektils eine signifikante Auswirkung darauf hat, ob die Scheibe birst.

Die Perzentiltabelle zeigt, dass der Techniker mit einer Sicherheit von 95 % behaupten kann, dass 1 % der Scheiben bei einer Geschwindigkeit zwischen 300,019 Meilen/h und 501,649 Meilen/h ausfallen.

Probit-Analyse: Brüche; N vs. Stress

Verteilung: Normal

Informationen zur Antwortvariablen Variable Wert Anzahl Brüche Ereignis 37 Nicht-Ereignis 52 N Gesamt 89 Schätzmethode: Maximum-Likelihood
Regressionstabelle Variable Koef Standardfehler z p Konstante -6,20376 1,06565 -5,82 0,000 Stress 0,0089596 0,0015615 5,74 0,000 Natürlich Antwort 0 Log-Likelihood = -38,516
Tests auf Güte der Anpassung Methode Chi-Quadrat DF p Pearson 1,19972 6 0,977 Abweichung 1,22858 6 0,975 Toleranzverteilung
Parameterschätzwerte Normales 95,0%-KI Parameter Schätzwert Standardfehler Untergrenze Obergrenze Mittelwert 692,416 18,3649 656,421 728,410 StdAbw 111,612 19,4518 79,3167 157,058
Perzentiltabelle 95,0%-Fiduzial-KI Prozent Perzentil Standardfehler Untergrenze Obergrenze 1 432,767 45,8542 300,019 501,649 2 463,192 41,0355 345,266 525,291 3 482,496 38,0450 373,838 540,427 4 497,018 35,8391 395,242 551,902 5 508,830 34,0781 412,585 561,304 6 518,884 32,6067 427,289 569,364 7 527,699 31,3403 440,133 576,480 8 535,592 30,2277 451,589 582,896 9 542,771 29,2352 461,967 588,771 10 549,379 28,3398 471,482 594,217 20 598,480 22,4304 540,595 636,280 30 633,886 19,4337 587,639 669,400 40 664,139 18,1881 624,815 700,723 50 692,416 18,3649 656,409 733,152 60 720,692 19,8068 685,039 768,545 70 750,945 22,4716 713,104 808,979 80 786,351 26,5977 743,723 858,524 90 835,453 33,3805 783,926 929,497 91 842,060 34,3538 789,210 939,174 92 849,239 35,4233 794,925 949,712 93 857,132 36,6126 801,183 961,326 94 865,948 37,9558 808,140 974,328 95 876,002 39,5048 816,041 989,192 96 887,814 41,3455 825,280 1006,70 97 902,335 43,6350 836,585 1028,27 98 921,639 46,7171 851,535 1057,03 99 952,065 51,6465 874,954 1102,50

Wahrscheinlichkeitsnetz für Brüche

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