ノンパラメトリック分布分析（右打ち切り）の保険数理推定法

変数の特性～保険数理推定法

中央値とは、分布の中央の測度を指します。

ノンパラメトリック推定は、特定の分布に依存しません。したがって、これらの推定値はデータにあてはまる分布がないときに役立ちます。

		95.0%正規信頼区間
中央値	標準誤差	下限	上限
56.1905	3.36718	49.5909	62.7900

変数の特性は、80℃で試験されたエンジン巻揚部品に対して計算されます。

中央値（56.1905）は、歪んだ分布の外れ値と裾がその値に有意な影響を及ぼさないため、抵抗性のある統計量と言えます。

追加時間表を使用すると、ある固定された時間から、現在正常に機能している製品の特定パーセントが故障するまでに経過する必要がある追加時間を判断できます。「時間T」ごとに、現在正常に機能している製品の1/2が故障するまでに経過する追加時間を推定します。

エンジン巻揚部品が80℃の場合、84%のエンジン巻揚部品は40時間正常に機能します。推定された追加の20時間後、40時間目でまだ稼働している巻揚部品の50%がさらに故障すると予測されます。

故障の条件付き確率は、製品が特定の区間の開始まで正常に機能し、区間内で故障する確率を示します。

80℃で40時間正常に機能したエンジン巻揚部品が40～60時間の区間で故障する確率は、0.500000（確率50%）です。

生存確率とは、製品が特定時間まで正常に機能する確率を指します。これらの値を使用すると、製品が信頼性要件を満たしているかどうかを判断したり、2つ以上の製品デザインの信頼性を比較したりできます。

80℃では、0.84つまり84%のエンジン巻揚部品が最低で40時間正常に機能しました。