Übersicht über Verteilungsidentifikation (Rechtszensierung)

Verwenden Sie Verteilungsidentifikation (Rechtszensierung), um zu ermitteln, welche Verteilung am besten an Ihre Daten angepasst ist, wenn Ausfalldaten mit exakten Ausfällen und/oder rechtszensierte Beobachtungen vorliegen. Wenn Daten rechtszensiert sind, werden Ausfälle nur dann erfasst, wenn sie vor einem bestimmten Zeitpunkt auftreten. Eine Einheit, die über diesen Zeitpunkt hinaus überlebt hat, wird als rechtszensierte Beobachtung behandelt. Weitere Informationen finden Sie unter Zensieren von Daten.

In dieser Analyse können Sie die Anpassung von elf parametrischen Verteilungen beurteilen, mit denen Zuverlässigkeitsdaten häufig modelliert werden: kleinster Extremwert, Weibull, Weibull mit 3 Parametern, exponential, exponential mit 2 Parametern, normal, lognormal, lognormal mit 3 Parametern, logistisch, loglogistisch und loglogistisch mit 3 Parametern.

Minitab erstellt Wahrscheinlichkeitsnetze für die ausgewählten Verteilungen. Mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsnetze können Sie ermitteln, ob und welche der parametrischen Verteilungen für die Daten am besten passend sind. Darüber hinaus berechnet Minitab für jede Verteilung Perzentile und Werte für die mittlere Zeit bis zum Ausfall (MTTF); diese liefern zusätzliche Informationen, die beim Auswählen eines Verteilungsmodells für die Zuverlässigkeitsanalyse zu berücksichtigen sind. Anhand der Verteilungsidentifikation (Rechtszensierung) können Sie auch feststellen, ob bei der weiteren Untersuchung der Daten eine verteilungsgebundene oder eine verteilungsfreie Analyse zu verwenden ist.