推定試験計画の条件を入力する

統計 > 信頼性/生存時間 > 試験計画 > 推定

計画情報を入力してサンプルサイズを決定し、パーセンタイルや信頼性を特定の精度で推定します。計画情報は設計仕様書、専門家の意見、過去の見積もり、小規模なパイロット調査、またはその他の情報源から得られることがあります。

注

推定試験のために収集するデータには、打ち切りまたは打ち切りなしの2種類があります。定時打ち切り試験計画または故障打ち切り試験計画を使用すると、多くの場合、最小限の試験コストで正確な結果を得ることができます。詳細については、打ち切りデータを参照してください。

分布では、データをモデル化する分布を選択します。
分布に関する判断はプロセス知識や分布適合の評価に基づいてください。詳細については、信頼性分析における分布の適合を参照してください。
パラメータの計画値を指定：から、前のステップの分布を表すためにどの値を使うかを選択します。
指数分布を除く分布については、以下のいずれかを提示してください。
- 両方の分布パラメータ
- 分布パラメータと1パーセンタイル点のいずれか
- 2パーセンタイルポイント
指数分布はパラメータが1つだけです。以下のいずれかを提出してください:
- スケールパラメータ
- 1パーセンタイルポイント
パーセンタイルポイントのオプションを選択すると、仕様にはパーセンタイル値とパーセンテージが含まれます。例えば、10万サイクルで15%のユニットが故障すると予想した場合、パーセント値：に100,000、パーセントに15を入力してください。

オプションとして、分布パラメータの計画値を固定された既知の値と設定することもできます。強い物理的または歴史的な理由がない限り、この方法は使わないでください。

形状が既知であると仮定

Weibull分配の選択肢。

尺度が既知であると仮定

ワイブル分布または指数分布以外の分布で利用可能な選択肢。

このオプションを選択すると、Minitabはこのパラメータの推定を必要としないと想定します。したがって、より少ないサンプルサイズが必要です。
推定するパラメータ：で、求める内容を示すオプションを選択します。
- 次のパーセントに対する百分位数: 一定割合のユニットが故障する時間を推定します。この値は、製品の保証期間を決定するのに役立ちます。0～100の値を入力して故障するユニットの割合（%）を指定します。n番目の百分位数の場合、n番目より下位の観測値の割合はn%で、n番目より上位の観測値の割合は（100 - n）%となります。異なる分布のパラメータに対応するパーセンテージ値を見るには、パラメータを推定するために必要なサンプルサイズを決定するへ行ってください。
- 次の時間での信頼性: 特定の時間で正常に機能するユニットの割合を推定します。この値は、保証期間中に正常に機能するユニット数の推定に役立ちます。時間は、時間数などの標準的な時間測度、またはサイクル数、重量単位など特定の使用量を示す他の測度となります。
テストの精度の定義方法を指定してください。次に、精度値を指定します。
1. 距離の精度：から、信頼区間(CI)の下限か上限かの信頼性推定値までの距離として精度を測定するかを選択します。多くの信頼性基準は最悪のケースシナリオで定義されているため、下限を選択するのが一般的です。
2. 信頼度の境界から推定値までの最大距離を示すために、1つ以上の精度値を入力します。0より大きい値を入力します。例えば、故障時間分布の10パーセンタイルを推定したい場合、その下限は推定値より25時間以内に短くなっていけないとします。精度値に、25と入力します。
注
推定試験計画の精度は、推定するパラメータの信頼区間の幅に基づいています。より広い信頼区間は精度が低い推定値を提供しますが、検定単位数は少なくて済みます。