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80°Cおよび100°C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。ノンパラメトリック分布分析(右打ち切り)を使用して以下を判断します。
- さまざまな故障率に達するまでの時間。
- さまざまな経過時間後の故障が発生していない巻揚部品の比率
- エンジン巻揚部品の生存関数(生存プロットに表示される)
- 2つの温度の生存曲線が有意に異なるかどうか
- 標本データを開く、 エンジン巻揚部品の信頼性.MTW.
- を選択します。
- 変数に、温度80温度100を入力します。
- 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打ち切り100と入力します。
- 打ち切りの値に、タイプ0を入力します。OKをクリックします。
- グラフをクリックします。生存プロットを選択します。
- 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
温度80での故障時間の推定中央値は55時間で、温度100での故障時間の推定中央値は38時間です。このため、温度が上がると、約17時間で故障時間の中央値が低下します。
生存確率の推定値は、Kaplan-Meier推定表に表示されます。80℃では、0.9000(90%)のエンジン巻揚部品が31時間以上正常に機能します。100℃では、0.9000(90%)のエンジン巻揚部品が14時間以上正常に機能します。
検定統計量の表では、p値 < α(通常α = 0.05)の場合は、生存曲線が有意に異なることを示します。この場合、p値(0.005および0.000)はともにα未満となり、20℃の変化でエンジン巻揚部品の故障に影響があることを示します。
- 80° C
変数の特性
| 95.0%正規信頼区間 |
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63.7123 | 3.83453 | 56.1968 | 71.2279 | 48 | 55 | * | * |
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Kaplan-Meier推定
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| 95.0%正規信頼区間 |
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23 | 50 | 1 | 0.980000 | 0.0197990 | 0.941195 | 1.00000 |
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24 | 49 | 1 | 0.960000 | 0.0277128 | 0.905684 | 1.00000 |
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27 | 48 | 2 | 0.920000 | 0.0383667 | 0.844803 | 0.99520 |
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31 | 46 | 1 | 0.900000 | 0.0424264 | 0.816846 | 0.98315 |
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34 | 45 | 1 | 0.880000 | 0.0459565 | 0.789927 | 0.97007 |
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35 | 44 | 1 | 0.860000 | 0.0490714 | 0.763822 | 0.95618 |
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37 | 43 | 1 | 0.840000 | 0.0518459 | 0.738384 | 0.94162 |
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40 | 42 | 1 | 0.820000 | 0.0543323 | 0.713511 | 0.92649 |
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41 | 41 | 1 | 0.800000 | 0.0565685 | 0.689128 | 0.91087 |
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45 | 40 | 1 | 0.780000 | 0.0585833 | 0.665179 | 0.89482 |
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46 | 39 | 1 | 0.760000 | 0.0603987 | 0.641621 | 0.87838 |
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48 | 38 | 3 | 0.700000 | 0.0648074 | 0.572980 | 0.82702 |
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49 | 35 | 1 | 0.680000 | 0.0659697 | 0.550702 | 0.80930 |
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50 | 34 | 1 | 0.660000 | 0.0669925 | 0.528697 | 0.79130 |
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51 | 33 | 4 | 0.580000 | 0.0697997 | 0.443195 | 0.71680 |
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52 | 29 | 1 | 0.560000 | 0.0701997 | 0.422411 | 0.69759 |
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53 | 28 | 1 | 0.540000 | 0.0704840 | 0.401854 | 0.67815 |
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54 | 27 | 1 | 0.520000 | 0.0706541 | 0.381521 | 0.65848 |
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55 | 26 | 1 | 0.500000 | 0.0707107 | 0.361410 | 0.63859 |
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56 | 25 | 1 | 0.480000 | 0.0706541 | 0.341521 | 0.61848 |
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58 | 24 | 2 | 0.440000 | 0.0701997 | 0.302411 | 0.57759 |
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59 | 22 | 1 | 0.420000 | 0.0697997 | 0.283195 | 0.55680 |
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60 | 21 | 1 | 0.400000 | 0.0692820 | 0.264210 | 0.53579 |
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61 | 20 | 1 | 0.380000 | 0.0686440 | 0.245460 | 0.51454 |
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62 | 19 | 1 | 0.360000 | 0.0678823 | 0.226953 | 0.49305 |
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64 | 18 | 1 | 0.340000 | 0.0669925 | 0.208697 | 0.47130 |
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66 | 17 | 1 | 0.320000 | 0.0659697 | 0.190702 | 0.44930 |
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67 | 16 | 2 | 0.280000 | 0.0634980 | 0.155546 | 0.40445 |
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74 | 13 | 1 | 0.258462 | 0.0621592 | 0.136632 | 0.38029 |
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- 100° C
変数の特性
| 95.0%正規信頼区間 |
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44.7813 | 4.43366 | 36.0914 | 53.4711 | 24 | 38 | 54 | 30 |
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Kaplan-Meier推定
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| 95.0%正規信頼区間 |
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6 | 40 | 1 | 0.97500 | 0.0246855 | 0.926617 | 1.00000 |
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10 | 39 | 1 | 0.95000 | 0.0344601 | 0.882459 | 1.00000 |
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11 | 38 | 1 | 0.92500 | 0.0416458 | 0.843376 | 1.00000 |
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14 | 37 | 1 | 0.90000 | 0.0474342 | 0.807031 | 0.99297 |
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16 | 36 | 1 | 0.87500 | 0.0522913 | 0.772511 | 0.97749 |
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18 | 35 | 3 | 0.80000 | 0.0632456 | 0.676041 | 0.92396 |
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22 | 32 | 1 | 0.77500 | 0.0660256 | 0.645592 | 0.90441 |
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24 | 31 | 1 | 0.75000 | 0.0684653 | 0.615810 | 0.88419 |
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25 | 30 | 1 | 0.72500 | 0.0706001 | 0.586626 | 0.86337 |
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27 | 29 | 1 | 0.70000 | 0.0724569 | 0.557987 | 0.84201 |
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29 | 28 | 1 | 0.67500 | 0.0740566 | 0.529852 | 0.82015 |
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30 | 27 | 1 | 0.65000 | 0.0754155 | 0.502188 | 0.79781 |
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32 | 26 | 1 | 0.62500 | 0.0765466 | 0.474972 | 0.77503 |
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35 | 25 | 1 | 0.60000 | 0.0774597 | 0.448182 | 0.75182 |
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36 | 24 | 2 | 0.55000 | 0.0786607 | 0.395828 | 0.70417 |
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37 | 22 | 1 | 0.52500 | 0.0789581 | 0.370245 | 0.67975 |
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38 | 21 | 2 | 0.47500 | 0.0789581 | 0.320245 | 0.62975 |
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39 | 19 | 1 | 0.45000 | 0.0786607 | 0.295828 | 0.60417 |
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40 | 18 | 1 | 0.42500 | 0.0781625 | 0.271804 | 0.57820 |
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45 | 17 | 2 | 0.37500 | 0.0765466 | 0.224972 | 0.52503 |
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46 | 15 | 2 | 0.32500 | 0.0740566 | 0.179852 | 0.47015 |
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47 | 13 | 1 | 0.30000 | 0.0724569 | 0.157987 | 0.44201 |
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48 | 12 | 1 | 0.27500 | 0.0706001 | 0.136626 | 0.41337 |
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54 | 11 | 1 | 0.25000 | 0.0684653 | 0.115810 | 0.38419 |
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68 | 8 | 1 | 0.21875 | 0.0666585 | 0.088102 | 0.34940 |
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69 | 7 | 1 | 0.18750 | 0.0640434 | 0.061977 | 0.31302 |
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72 | 6 | 1 | 0.15625 | 0.0605154 | 0.037642 | 0.27486 |
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76 | 5 | 1 | 0.12500 | 0.0559017 | 0.015435 | 0.23457 |
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- 生存曲線の比較
検定統計量
Log-Rank | 7.7152 | 1 | 0.005 |
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Wilcoxon | 13.1326 | 1 | 0.000 |
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