パラメータ推定値は、各故障モードの選択された分布に対する最適適合パラメータ推定値を定義します。その他すべてのパラメトリック分布分析のグラフと統計量は、分布に基づきます。したがって、正確な結果を得るには、選択する分布のデータを十分に適合させる必要があります。
分布がデータにあてはまるかどうかを、推定分布パラメータから判断することはできません。分布がデータにあてはまるかどうかを判断するには、分布識別プロット、確率プロット、適合度の測度を使用します。
95.0%正規信頼区間 | ||||
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パラメータ | 推定 | 標準誤差 | 下限 | 上限 |
形状 | 1.97672 | 0.276587 | 1.50260 | 2.60044 |
尺度 | 891.929 | 90.8270 | 730.552 | 1088.96 |
95.0%正規信頼区間 | ||||
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パラメータ | 推定 | 標準誤差 | 下限 | 上限 |
位置 | 5.75328 | 0.271171 | 5.22179 | 6.28476 |
尺度 | 1.95933 | 0.238720 | 1.54311 | 2.48780 |
食器洗い機データの場合、技師は、スプレーアームの破損をモデル化するためにワイブル分布を、スプレーアームの閉塞をモデル化するために対数正規分布を選択しました。各故障モードの最適適合分布を定義するパラメータは、次のとおりです。
形状 = 1.97672、尺度 = 891.929(スプレーアームの破損の場合)
位置 = 5.75328、尺度 = 1.95933(スプレーアームの閉塞の場合)
百分位数は、母集団のある割合が、故障すると期待される製品年齢を示します。百分位数値を使用すると、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、どの故障モードが信頼性全般に影響を与えるかを判断したりできます。
分布がデータにあてはまる場合にのみ、これらの値を使用してください。分布がデータにあてはまらなければ、これらの推定値は不正確になります。分布がデータにあてはまるかどうかを判断するには、分布識別プロット、確率プロット、適合度の測度を使用します。
95.0%正規信頼区間 | ||||
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パーセント | パーセンタイル | 標準誤差 | 下限 | 上限 |
1 | 87.0276 | 30.6339 | 43.6548 | 173.493 |
2 | 123.896 | 37.7877 | 68.1466 | 225.252 |
3 | 152.497 | 42.3555 | 88.4796 | 262.833 |
4 | 176.847 | 45.7243 | 106.541 | 293.548 |
5 | 198.502 | 48.3870 | 123.105 | 320.077 |
6 | 218.260 | 50.5811 | 138.583 | 343.746 |
7 | 236.594 | 52.4406 | 153.227 | 365.317 |
8 | 253.812 | 54.0493 | 167.205 | 385.279 |
9 | 270.130 | 55.4632 | 180.636 | 403.963 |
10 | 285.703 | 56.7217 | 193.608 | 421.606 |
20 | 417.625 | 64.8194 | 308.086 | 566.111 |
30 | 529.457 | 69.7943 | 408.905 | 685.548 |
40 | 634.964 | 74.3928 | 504.686 | 798.871 |
50 | 740.979 | 79.9464 | 599.746 | 915.471 |
60 | 853.343 | 87.6525 | 697.736 | 1043.65 |
70 | 979.746 | 99.1411 | 803.489 | 1194.67 |
80 | 1134.71 | 117.529 | 926.234 | 1390.11 |
90 | 1360.10 | 152.029 | 1092.51 | 1693.23 |
91 | 1391.24 | 157.433 | 1114.50 | 1736.69 |
92 | 1425.26 | 163.497 | 1138.28 | 1784.59 |
93 | 1462.89 | 170.393 | 1164.31 | 1838.05 |
94 | 1505.19 | 178.371 | 1193.22 | 1898.73 |
95 | 1553.77 | 187.816 | 1226.02 | 1969.15 |
96 | 1611.28 | 199.369 | 1264.30 | 2053.50 |
97 | 1682.59 | 214.223 | 1311.01 | 2159.50 |
98 | 1778.36 | 235.032 | 1372.53 | 2304.18 |
99 | 1931.34 | 270.138 | 1468.25 | 2540.49 |
95.0%正規信頼区間 | ||||
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パーセント | パーセンタイル | 標準誤差 | 下限 | 上限 |
1 | 3.30424 | 1.78563 | 1.14571 | 9.52940 |
2 | 5.63679 | 2.72980 | 2.18177 | 14.5631 |
3 | 7.91050 | 3.55915 | 3.27511 | 19.1066 |
4 | 10.2074 | 4.33709 | 4.43857 | 23.4741 |
5 | 12.5595 | 5.08849 | 5.67682 | 27.7867 |
6 | 14.9838 | 5.82646 | 6.99250 | 32.1079 |
7 | 17.4916 | 6.55916 | 8.38765 | 36.4772 |
8 | 20.0913 | 7.29230 | 9.86408 | 40.9221 |
9 | 22.7896 | 8.03022 | 11.4236 | 45.4641 |
10 | 25.5926 | 8.77646 | 13.0681 | 50.1206 |
20 | 60.5984 | 17.2863 | 34.6455 | 105.993 |
30 | 112.822 | 29.6226 | 67.4371 | 188.749 |
40 | 191.884 | 49.8160 | 115.359 | 319.171 |
50 | 315.222 | 85.4790 | 185.266 | 536.337 |
60 | 517.841 | 152.725 | 290.505 | 923.079 |
70 | 880.729 | 291.401 | 460.480 | 1684.51 |
80 | 1639.73 | 627.451 | 774.563 | 3471.28 |
90 | 3882.58 | 1807.19 | 1559.26 | 9667.69 |
91 | 4360.12 | 2080.97 | 1710.97 | 11111.0 |
92 | 4945.69 | 2424.60 | 1892.04 | 12927.8 |
93 | 5680.72 | 2866.84 | 2112.69 | 15274.7 |
94 | 6631.50 | 3454.60 | 2388.85 | 18409.2 |
95 | 7911.58 | 4269.92 | 2747.04 | 22785.7 |
96 | 9734.61 | 5470.91 | 3235.47 | 29288.6 |
97 | 12561.2 | 7407.95 | 3953.98 | 39904.9 |
98 | 17628.0 | 11054.7 | 5157.08 | 60256.0 |
99 | 30072.1 | 20656.8 | 7824.62 | 115575 |
全体として、3.30048サイクルまでに、スプレーアームの1%が故障します。信頼性を最大限に向上させるには、技師はスプレーアームの閉塞の削減に改善努力を集中させる必要があります。