プロビット分析の百分位数と確率を推定する

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次の追加パーセントに対する百分位数を推定する
デフォルトで推定される百分位数に加えて百分位数を推定するには、百分位数推定値の1以上のパーセント(またはパーセントの列)を入力します。たとえば、99.9%のユニットが故障するストレス水準を推定する場合、99.9のパーセント値を入力します。
次のストレス値に対する確率を推定する
特定のストレス値の確率を推定する場合、1以上のストレス値(またはストレス値の列)を入力します。たとえば、220℃で故障する品目の割合を推定する場合、「220」と入力します。
  • 生存確率を推定する: 入力したストレス値を超えて正常に機能するユニットの比率を推定します。詳細については、生存確率とはを参照してください。
  • 累積故障確率を推定する: 入力したストレス値より前にユニットが故障する尤度を推定します。累積故障確率は、1 - 生存確率です。
信頼区間
  • フィデューシャル (fiducial): フィデューシャル統計理論に基づく信頼区間を表示します。信頼区間によって、未知の母数は変量変数とみなされます。100(x)%のフィデューシャル信頼区間の場合、母数が区間内に含まれる確率が(x)となります。
  • 正規近似: 正規近似に基づく標準信頼区間を表示します。信頼区間によって、未知の母数は固定値、信頼区間自体は変量であるとみなされます。100(x)%の標準信頼区間の場合、ランダムサンプルによって母数の固定値を含む区間が得られる確率(x)となります。
信頼水準

0~100の信頼水準を入力します。通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準では、95%の信頼性をもって、真の母集団パラメータが区間内に含まれることを示します。つまり、母集団から100個のランダムサンプルを収集する場合、約95個のサンプルで母集団パラメータの実際の値を含む区間を得られると期待できます(すべてのデータが収集・分析される場合)。

90%などの低い信頼水準では、信頼区間が狭くなり、検定に必要なサンプルサイズや試験時間を減らすことができます。ただし、信頼区間に母集団パラメータが含まれる尤度は低くなります。

99%などの高い信頼水準では、信頼区間に母集団パラメータが含まれる尤度は増加します。ただし、有用な狭い信頼区間を得るには、検定でより大きなサンプルサイズまたはより長い試験時間が必要になる場合があります。

信頼区間

ドロップダウンリストで、両側信頼区間(両側)か片側信頼区間(下限または上限)のどちらを表示するかを示します。片側信頼区間は、一般的に結論に統計的な信頼性をもたせるために必要な観測値と試験時間を低減できます。多くの信頼性基準は最悪のケースシナリオで定義され、それを下限で表します。

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