分布識別プロットの概要

分布識別プロットを使って、どの分布があなたのデータに最も適しているかを判断してください。この分析で、最小極値、ワイブル、3-パラメータワイブル、指数、2-パラメータ指数、正規、対数正規、3-パラメータ対数正規、ロジスティック、対数ロジスティック、および3-パラメータ対数ロジスティックといった信頼性のモデル化に一般的に使用される11種類のパラメトリック分布の適合度を評価できます。

選択する分布に確率プロットが作成されます。この確率プロットを利用すると、データにあてはまるパラメトリック分布がある場合に、どれが最適かを判断することができます。さらに、Minitabは各分布のパーセンタイルと平均故障時間(MTTF)値を計算し、信頼性分析の分布モデル選択時に考慮すべき追加情報を提供します。分布識別プロットまた、パラメトリック分布分析かノンパラメトリック分布分析を用いるかを判断する助けにもなります。

この分析は、正確な故障時刻や検閲方式に活用してください。

正確な故障データ: 研究または信頼性試験終了前の一定時点での故障時間を記録します
右打ち切りデータ: 研究や信頼性テストの終了時にユニットがまだ生き残った時間を記録してください。例えば、患者が試験終了前に中止したり、割り当てられた検査時間を過ぎてもユニットが稼働し続けたりする場合などです。正確な故障時間は不明ですが、割り当てられた研究時間を過ぎても確実に発生します。
区間打ち切りデータ: 正確な故障時間は不明ですが、既知の間隔内で発生しました。例えば、信頼性エンジニアが昼休憩のために退席したとき、あるユニットがまだ12時まで稼働していた場合、12時30分に機関士が戻った際、ユニットが故障していることに気づきました。そのため、12時から12時30分までのインターバルでこのユニットは故障しました。
左打ち切りデータ: 左検閲データは、区間検閲データ点の特殊なケースであり、区間の開始点が時刻0である場合もあれば、未知である場合もあります。エンジニアは信頼性試験開始時から特定の時点でユニットが故障したことしか知りません。

この分析において、区間検閲は左検閲データと異なる検閲タイプを組み合わせたデータを指定することを可能にします。詳細については、打ち切りデータを参照してください。

ヒント

解析にはサンプルカラムと検閲方式を含む信頼性データ定義が格納されます。定義を選択して、同じデータに対して素早く分布識別プロット、分布概要プロット、パラメトリック分布分析、ノンパラメトリック分布分析を実行します。

この分析の場所

分布IDプロットを作成するには、統計 > 信頼性/生存時間 > 分布分析 > 分布識別プロットを選択します。