Das Wahrscheinlichkeitsdiagramm befindet sich in der oberen rechten Ecke des Verteilungsübersichtsdiagramms.
Verwenden Sie das Wahrscheinlichkeitsdiagramm, um zu bewerten, wie gut die von Ihnen gewählte Verteilung zu Ihren Daten passt. Wenn die Punkte der angepassten Linie folgen, ist es sinnvoll, diese Verteilung zur Modellierung der Daten zu verwenden.
Die Punkte im Diagramm sind die geschätzten Perzentile basierend auf einer nichtparametrischen Methode. 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 du deinen Zeiger über der angepassten Linie hältst, zeigt Minitab eine Tabelle mit Perzentilen für verschiedene Prozentsätze an.
Mit der Anderson-Darling-Statistik (kor) wird die Anpassung der Verteilung ausgewertet. Deutlich kleinere Anderson-Darling-Werte deuten im Allgemeinen darauf hin, dass die Verteilung besser zu den Daten passt. 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 auch das Wahrscheinlichkeitsdiagramm und andere Informationen verwenden, um die Verteilungsanpassung zu bewerten.
Wenn Sie die alternative Schätzmethode – die Methode der kleinsten Quadrate (LSXY) – verwenden, zeigt Minitab einen Pearson-Korrelationskoeffizienten an. Der Korrelationskoeffizient ist eine positive Zahl, die nicht größer als 1 sein kann. Höhere Korrelationskoeffizienten zeigen im Allgemeinen an, dass die Verteilung eine bessere Passung bietet.
Beispielausgabe
Interpretation
Auf dem Wahrscheinlichkeitsdiagramm für die Motorwicklungsdaten basieren die angepassten Linien für beide Variablen auf einer lognormalen Verteilung.
Für jede Variable scheinen die Daten der angepassten Linie zu folgen. Daher scheint die lognormale Verteilung eine angemessene Verteilung zum Modellieren der Daten zu sein.
