分布識別プロット（右打ち切り）の例

ある信頼性エンジニアは、タービンアセンブリ用のエンジン巻揚部品の故障率を調査して、エンジン巻揚部品が故障するまでの時間を特定しようとしています。温度が高い場合、巻揚部品の分解が早くなりすぎる可能性があります。

エンジニアはさまざまな温度でのエンジン巻揚部品の故障回数を記録します。ただし、いくつかのユニットは故障する前に検定から取り除く必要があります。したがって、このデータは右打ち切りです。80°Cで収集されたデータの分布モデルを選択するため、分布識別プロット（右打ち切り）を使用します。

サンプルデータを開く、エンジン巻揚部品の信頼性.MTW.
統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析（右打ち切り） > 分布識別プロットを選択します。
変数に、温度80を入力します。
分布を指定を選択します。デフォルトの分布（ワイブル、対数正規、指数、および正規）が選択されていることを確認してください。
打ち切りをクリックします。打ち切り列を使用するに打ち切り80と入力します。
打ち切りの値に0を入力します。
各ダイアログボックスでOKをクリックします。

結果を解釈する

故障時間の点は、対数正規確率プロットでほぼ直線上に収まります。このため、対数正規分布がうまくあてはまります。このようにして、エンジニアは80℃で収集したデータをモデル化するために対数正規分布の使用を決定します。

Minitabは、百分位数の表と平均故障時間（MTTF、mean time to failure）の表も示し、分布ごとに計算された故障時間を提示します。その計算値を比較して、異なる分布で結果がどのように変化するか確認できます。いくつかの分布がデータにうまくあてはまる場合は、最も保守的な結果を提供する分布を使用できます。

				95%正規信頼区間
分布	パーセント	パーセンタイル	標準誤差	下限	上限
ワイブル	1	10.0765	2.78453	5.86263	17.3193
対数正規	1	19.3281	2.83750	14.4953	25.7722
指数	1	0.809731	0.133119	0.586684	1.11758
正規	1	-0.549323	8.37183	-16.9578	15.8592

ワイブル	5	20.3592	3.79130	14.1335	29.3273
対数正規	5	26.9212	3.02621	21.5978	33.5566
指数	5	4.13258	0.679391	2.99422	5.70371
正規	5	18.2289	6.40367	5.67790	30.7798

ワイブル	10	27.7750	4.11994	20.7680	37.1463
対数正規	10	32.1225	3.09409	26.5962	38.7970
指数	10	8.48864	1.39552	6.15037	11.7159
正規	10	28.2394	5.48103	17.4968	38.9820

ワイブル	50	62.6158	4.62515	54.1763	72.3700
対数正規	50	59.8995	4.31085	52.0192	68.9735
指数	50	55.8452	9.18089	40.4622	77.0766
正規	50	63.5518	4.06944	55.5759	71.5278

			95%正規信頼区間
分布	平均	標準誤差	下限	上限
ワイブル	64.9829	4.6102	56.5472	74.677
対数正規	67.4153	5.5525	57.3656	79.225
指数	80.5676	13.2452	58.3746	111.198
正規	63.5518	4.0694	55.5759	71.528

分布識別プロット（右打ち切り）の例

結果を解釈する

適合度

パーセンタイル表

MTTF表

分布	Anderson-Darling (調整済み)
ワイブル	68.204
対数正規	67.800
指数	70.871
正規	68.305