Das Wahrscheinlichkeitsnetz 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. Höhere Korrelationskoeffizienten weisen in der Regel darauf hin, dass die Verteilung besser an die Daten angepasst ist.
Beispielausgabe
Interpretation
Im Wahrscheinlichkeitsnetz für die Daten zu Motorwicklungen basieren die Anpassungslinien für beide Variablen auf einer lognormalen Verteilung.
Die Daten für jede Variable folgen offensichtlich der Anpassungslinie. Daher scheint die lognormale Verteilung eine angemessene Verteilung zum Modellieren der Daten zu sein.
