ある品質エンジニアが、電子装置内のトランジスタ間の漏電を調査したいと考えています。漏電が特定のしきい値に達すると電子装置は故障します。試験での故障を加速させるため、装置は通常よりも大幅に高い温度で試験されました。装置は、故障がないかどうか2日ごとに点検されました。
エンジニアは、通常動作条件(55° C)と最悪事例動作条件(85° C)で装置が故障するまでの時間を推定するために加速寿命試験を実行します。エンジニアは、B5寿命を調べたいと考えています。これは、装置の5%が故障するまでの経過時間の推定量です。
百分位数表の結果に基づいて、エンジニアは次の結論を出すことができます。
適合されたモデルに基づく確率プロットは、加速変数の各水準における分布、変換、および同等の形状(ワイブル分布)の仮定が適切かどうかを判断するのに役立ちます。これらのデータでは、点はほぼ直線に従います。したがって、モデルの仮定は加速変数水準に対して適切です。
打ち切り情報 | 計数 |
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右打ち切り値 | 95 |
区間打ち切り値 | 58 |
95.0%正規信頼区間 | ||||||
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予測変数 | 係数 | 標準誤差 | z値 | p値 | 下限 | 上限 |
切片 | -17.0990 | 4.13633 | -4.13 | 0.000 | -25.2061 | -8.99195 |
温度 | 0.755405 | 0.157076 | 4.81 | 0.000 | 0.447542 | 1.06327 |
形状 | 0.996225 | 0.136187 | 0.762071 | 1.30232 |
95.0%正規信頼区間 | |||||
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パーセント | 温度 | パーセンタイル | 標準誤差 | 下限 | 上限 |
5 | 55 | 759.882 | 928.717 | 69.2500 | 8338.21 |
5 | 85 | 81.0926 | 63.2317 | 17.5897 | 373.855 |