ノンパラメトリック確率の推定方法、推定すべき確率の種類、信頼区間の詳細を指定してください。
- 推定法 右検閲または完全なデータの場合
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- 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。
- 時間区間が等間隔の保険数理
- パラメータはアクチュアリー手法で推定します。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。
- このオプションを選択して、等間隔の時間間隔を使いましょう。インターバルの開始時間、終了時間、ステップサイズを入力します。例えば、0から100まで20ステップごとに入力すると、Minitabは0から20、20から40といった時間間隔で結果をプロットし、最大80から100まで続きます。
- 時間区間が不均等な保険数理
- パラメータはアクチュアリー手法で推定します。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。
- このオプションを選択して、間隔が異なる時間間隔を使うことができます。数字の列や列の数字を入力してください。最初の区間の開始時刻は省略してください。なぜなら、最初の区間は常に0から始まるからです。例えば、4 6 8 10 20 30と入力すると、Minitabは0から4、4から6、6から8、8から10、10から20、20から30の時間間隔で結果をプロットします。
- 以下の列はワークシート内の同じ間隔を示しています。
- 推定法 間隔検閲データまたは保証データ用
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- Turnbull
- Turnbull法を使用してパラメータを推定します。Turnbull推定値に基づいて生存関数プロットが表示されます。
- 保険数理
- パラメータはアクチュアリー手法で推定します。保険数理推定値に基づいてハザード関数プロットとa生存関数プロットが表示されます。時間区間はデータ内の区間と同じです。
- 推定：
- 結果に表示される確率を選択します。
- 生存確率
- 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
- 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
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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。信頼水準が95%の場合、信頼区間に真の母集団のパラメータが含まれていることが95%信頼できることを示しています。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に、およそ95個のサンプルによって、その母集団パラメータの実際の値が含まれる信頼区間が算出されると期待できるということです（すべての工程データを収集して分析できた場合）。
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90%のような低い信頼水準は信頼区間を狭くし、必要なサンプル数や検査時間を短縮する可能性があります。しかし、信頼区間に母集団パラメータが含まれている可能性は減少します。
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99%のような高い信頼水準は、信頼区間に母集団パラメータを含む可能性を高めます。しかし、信頼区間を十分に狭くして有用なものを得るには、より大きなサンプルサイズやより長い検査時間が必要になる場合があります。
- 信頼区間
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ドロップダウンリストから、Minitabで両側信頼区間(両側)を表示するか片側信頼区間(下限 または 上限)を表示するかを指定します。片側区間の結論に関する統計的に信頼できるものにするには、一般的には、観測値の数を減らして試験時間を短くする必要があります。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おり、下限を使用します。
