ある信頼性エンジニアが、新しいタイプのマフラーの信頼性を評価し、50,000マイル保証に対して予想される保証請求の比率を推定します。エンジニアは古いタイプのマフラーと新しいタイプのマフラー両方の故障データを収集します。マフラーは、故障がないかどうか10,000マイルごとに点検されました。
エンジニアは10,000マイルごとの故障数を記録します。したがって、このデータは任意打ち切りです。分布概要プロット（任意打ち切り）を使用してワイブル分布をデータに適合し、時間の経過に伴う生存確率および故障率を視覚的に評価します。
- サンプルデータを開く、マフラーの信頼性.MTW.
- を選択します。
- 開始変数に、開始（旧）開始（新）を入力します。
- 終了変数に、終了（旧）終了（新）を入力します。
- 度数列 (オプション)に、度数（旧）度数（新）を入力します。
- パラメトリック分析を選択します。分布から、ワイブルを選択します。
- OKをクリックします。
結果を解釈する
確率プロットは、ワイブル分布が両方の変数に関するデータにうまく適合していることを示します。
ハザード関数プロットを使用して異なる変数の故障率を比較します。たとえば、約90,000マイル未満の使用において、新しいマフラーのデザインでの故障率は、旧デザインの故障率より低くなります。
生存関数プロットを使用して異なる変数の生存率を比較します。たとえば、全使用マイルにおいて、正常に機能するマフラーのパーセントは旧デザインより新しいマフラーのデザインのほうが大きくなります。
