Übersicht über Verteilungsidentifikation

Verwenden Sie Verteilungsidentifikation, um zu bestimmen, welche Verteilung am besten zu Ihren Daten passt. 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 Wahrscheinlichkeitsdiagramme für die von dir ausgewählten Verteilungen. Die Wahrscheinlichkeitsdiagramme helfen Ihnen zu bestimmen, welche, falls überhaupt, der parametrischen Verteilungen am besten zu Ihren Daten passt. Zusätzlich berechnet Minitab Perzentile und mittlere Time-to-Failure-Werte (MTTF) für jede Verteilung, die zusätzliche Informationen liefern, die bei der Auswahl eines Verteilungsmodells für die Zuverlässigkeitsanalyse berücksichtigt werden sollten. Verteilungsidentifikation kann Ihnen auch helfen zu entscheiden, ob Sie eine parametrische oder nichtparametrische Verteilungsanalyse verwenden sollten, um Ihre Daten weiter auszuwerten.

Verwenden Sie diese Analyse für genaue Ausfallzeiten oder für jedes Zensurschema.

Genaue Ausfalldaten: Zeichnen Sie die Ausfallzeit an einem festen Zeitpunkt vor Ende der Studie oder des Zuverlässigkeitstests auf
Rechtszensierte Daten: Zeichnen Sie eine Zeit auf, in der die Einheit am Ende der Studie oder des Zuverlässigkeitstests noch überlebt hat. Zum Beispiel kann ein Patient eine Studie vor Ende beenden oder eine Station ist nach der zugewiesenen Testzeit noch in Betrieb. Die genaue Ausfallzeit ist unbekannt, wird aber sicherlich über die vorgesehene Lernzeit hinaus eintreten.
Intervallzensierte Daten: Die genaue Ausfallzeit ist unbekannt, aber sie trat in einem bekannten Zeitraum auf. Zum Beispiel war eine Einheit noch um 12 Uhr in Betrieb, als der Zuverlässigkeitsingenieur zur Mittagspause ging. Als der Lokführer um 12:30 Uhr zurückkehrte, bemerkten sie, dass die Einheit ausgefallen war. So versagte die Einheit in der Pause ab 12:30 Uhr und endend bei 12:30.
Linkszensierte Daten: Linkszensierte Daten sind ein Spezialfall von intervallzensierten Datenpunkten, bei dem der Anfangspunkt des Intervalls die Zeit 0 sein kann oder unbekannt ist. Der Ingenieur weiß nur seit Beginn des Zuverlässigkeitstests, dass die Einheit zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgefallen ist.

In dieser Analyse ermöglicht die Intervallzensur die Spezifikation linkszensierter Daten und Daten, die verschiedene Arten der Zensur kombinieren. Weitere Informationen finden Sie unter Zensieren von Daten.

Tipp

Die Analyse speichert eine Zuverlässigkeitsdatendefinition, die die Stichprobenspalten und das Zensurschema umfasst. Wählen Sie die Definition aus, um schnell Verteilungsfreie Analyse, Verteilungsidentifikation, Verteilungsgebundene Analyse, und Verteilungsübersicht auf denselben Daten auszuführen.

Wo finde ich diese Analyse?

Um einen Verteilungs-ID-Plot zu erstellen, wählen Sie Statistik > Zuverlässigkeit/Lebensdauer > Verteilungsanalyse > Verteilungsidentifikation.