ノンパラメトリック分布分析（右打ち切り）の推定法を指定する

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推定法

Kaplan-Meier: Kaplan-Meier法を使用してパラメータを推定します。Kaplan-Meier推定値に基づいてハザード関数プロットと生存関数プロットが表示されます。
保険数理: 保険数理法を使用してパラメータを推定します。保険数理推定値に基づいてハザード関数プロットと生存関数プロットが表示されます。
時間区間を指定する:
- 0から次まで _ 間隔 _: 等間隔の時間区間を使用します。数字を入力してプロット上の時間区間を示します。たとえば、「0～100」まで「20」ごとで入力する場合、0-20、20-40という形で80-100までの時間区間での結果がプロットされます。
- 区間のエンドポイントを入力する: 不等間隔での時間間隔を使用するために選択し、一連の数字や数字の列を入力します。たとえば、0 4 6 8 10 20 30と入力する場合、時間間隔0~4、4~6、6~8、8~10、10~20、および20~30を使用する結果がプロットされます。

生存確率を推定する: 所定の時間より長く機能するユニットの比率を推定します。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。詳細については、生存確率とはを参照してください
累積故障確率を推定する: 所定の時間より前にユニットが故障する尤度を推定します。累積故障確率は、1 - 生存確率です。

信頼水準: 0～100の信頼水準を入力します。通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準では、95%の信頼性をもって、真の母集団パラメータが区間内に含まれることを示します。つまり、母集団から100個のランダムサンプルを収集する場合、約95個のサンプルで母集団パラメータの実際の値を含む区間を得られると期待できます（すべてのデータが収集・分析される場合）。; 90%などの低い信頼水準では、信頼区間が狭くなり、検定に必要なサンプルサイズや試験時間を減らすことができます。ただし、信頼区間に母集団パラメータが含まれる尤度は低くなります。; 99%などの高い信頼水準では、信頼区間に母集団パラメータが含まれる尤度は増加します。ただし、有用な狭い信頼区間を得るには、検定でより大きなサンプルサイズまたはより長い試験時間が必要になる場合があります。
信頼区間: ドロップダウンリストで、両側信頼区間（両側）か片側信頼区間（下限または上限）のどちらを表示するかを示します。片側信頼区間は、一般的に結論に統計的な信頼性をもたせるために必要な観測値と試験時間を低減できます。多くの信頼性基準は最悪のケースシナリオで定義され、それを下限で表します。