Analyse mehrerer Ausfallursachen für Verteilungsgebundene Analyse (Rechtszensierung)

In diesem Thema

Analyse mehrerer Ausfallursachen – Parameterschätzwerte
Analyse mehrerer Ausfallursachen – Perzentile

Analyse mehrerer Ausfallursachen – Parameterschätzwerte

Die Parameterschätzwerte definieren die am besten angepassten Parameterschätzwerte für die Verteilung, die Sie für die einzelnen Ausfallursachen ausgewählt haben. Alle anderen Grafiken und Statistiken der verteilungsgebundenen Analyse beruhen auf der Verteilung. Um also sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau sind, muss die ausgewählte Verteilung angemessen an die Daten angepasst sein.

Aus den geschätzten Verteilungsparametern können Sie nicht ableiten, ob die ausgewählte Verteilung angemessen an die Daten angepasst ist. Ermitteln Sie anhand einer Verteilungsidentifikation, eines Wahrscheinlichkeitsnetzes und der Maße für die Güte der Anpassung, ob die Verteilung ausreichend an die Daten angepasst ist.

Beispielausgabe

Parameterschätzwerte

			Normales 95,0%-KI
Parameter	Schätzwert	Standardfehler	Untergrenze	Obergrenze
Form	1,97672	0,276587	1,50260	2,60044
Skala	891,929	90,8270	730,552	1088,96

Parameterschätzwerte

			Normales 95,0%-KI
Parameter	Schätzwert	Standardfehler	Untergrenze	Obergrenze
Lage	5,75328	0,271171	5,22179	6,28476
Skala	1,95933	0,238720	1,54311	2,48780

Interpretation

Für die Geschirrspülerdaten haben die Techniker eine Weibull-Verteilung zum Modellieren der Brüche in den Sprüharmen und eine lognormale Verteilung zum Modellieren der Verstopfungen in den Sprüharmen ausgewählt. Die folgenden Parameter definieren die am besten geeigneten Verteilungen für jede Ausfallursache:

Form = 1,97672 und Skala = 891,929 für die Brüche in den Sprüharmen

Lage = 5,75328 und Skala = 1,95933 für Verstopfungen von Sprüharmen

Analyse mehrerer Ausfallursachen – Perzentile

Die Perzentile geben das Alter an, bis zu dem der Ausfall eines bestimmten Prozentsatzes der Grundgesamtheit erwartet wird. Verwenden Sie die Perzentilwerte, um zu ermitteln, ob Ihr Produkt die Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt, oder um die Ausfallursachen zu bestimmen, die sich auf die allgemeine Zuverlässigkeit auswirken.

Verwenden Sie diese Werte nur, wenn die Verteilung adäquat an die Daten angepasst ist. Wenn die Verteilung nicht ausreichend an die Daten angepasst ist, entstehen ungenaue Schätzwerte. Ermitteln Sie anhand einer Verteilungsidentifikation, eines Wahrscheinlichkeitsnetzes und der Maße für die Güte der Anpassung, ob die Verteilung ausreichend an die Daten angepasst ist.

Beispielausgabe

Perzentiltabelle

			Normales 95,0%-KI
Prozent	Perzentil	Standardfehler	Untergrenze	Obergrenze
1	87,0276	30,6339	43,6548	173,493
2	123,896	37,7877	68,1466	225,252
3	152,497	42,3555	88,4796	262,833
4	176,847	45,7243	106,541	293,548
5	198,502	48,3870	123,105	320,077
6	218,260	50,5811	138,583	343,746
7	236,594	52,4406	153,227	365,317
8	253,812	54,0493	167,205	385,279
9	270,130	55,4632	180,636	403,963
10	285,703	56,7217	193,608	421,606
20	417,625	64,8194	308,086	566,111
30	529,457	69,7943	408,905	685,548
40	634,964	74,3928	504,686	798,871
50	740,979	79,9464	599,746	915,471
60	853,343	87,6525	697,736	1043,65
70	979,746	99,1411	803,489	1194,67
80	1134,71	117,529	926,234	1390,11
90	1360,10	152,029	1092,51	1693,23
91	1391,24	157,433	1114,50	1736,69
92	1425,26	163,497	1138,28	1784,59
93	1462,89	170,393	1164,31	1838,05
94	1505,19	178,371	1193,22	1898,73
95	1553,77	187,816	1226,02	1969,15
96	1611,28	199,369	1264,30	2053,50
97	1682,59	214,223	1311,01	2159,50
98	1778,36	235,032	1372,53	2304,18
99	1931,34	270,138	1468,25	2540,49

Perzentiltabelle

			Normales 95,0%-KI
Prozent	Perzentil	Standardfehler	Untergrenze	Obergrenze
1	3,30424	1,78563	1,14571	9,52940
2	5,63679	2,72980	2,18177	14,5631
3	7,91050	3,55915	3,27511	19,1066
4	10,2074	4,33709	4,43857	23,4741
5	12,5595	5,08849	5,67682	27,7867
6	14,9838	5,82646	6,99250	32,1079
7	17,4916	6,55916	8,38765	36,4772
8	20,0913	7,29230	9,86408	40,9221
9	22,7896	8,03022	11,4236	45,4641
10	25,5926	8,77646	13,0681	50,1206
20	60,5984	17,2863	34,6455	105,993
30	112,822	29,6226	67,4371	188,749
40	191,884	49,8160	115,359	319,171
50	315,222	85,4790	185,266	536,337
60	517,841	152,725	290,505	923,079
70	880,729	291,401	460,480	1684,51
80	1639,73	627,451	774,563	3471,28
90	3882,58	1807,19	1559,26	9667,69
91	4360,12	2080,97	1710,97	11111,0
92	4945,69	2424,60	1892,04	12927,8
93	5680,72	2866,84	2112,69	15274,7
94	6631,50	3454,60	2388,85	18409,2
95	7911,58	4269,92	2747,04	22785,7
96	9734,61	5470,91	3235,47	29288,6
97	12561,2	7407,95	3953,98	39904,9
98	17628,0	11054,7	5157,08	60256,0
99	30072,1	20656,8	7824,62	115575

Interpretation

Für die Geschirrspülerdaten ziehen die Techniker auf der Grundlage der an die einzelnen Ausfallursachen angepassten Verteilungen die folgenden Schlussfolgerungen:

1 % der Sprüharme fallen innerhalb von 87,0276 Durchläufen durch Bruch aus.
1 % der Sprüharme fallen innerhalb von 3,30424 Durchläufen durch Verstopfung aus.

Insgesamt fallen innerhalb von 3,30048 Durchläufen 1 % der Sprüharme aus. Um die Produktzuverlässigkeit zu maximieren, sollten die Techniker den Schwerpunkt ihrer Verbesserungsmaßnahmen darauf legen, Verstopfungen der Sprüharme zu reduzieren.