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

• 最尤法: 尤度関数を最大化して分布パラメータを推定します。
• 最小二乗法 (故障時間(X)の順位(Y)上への): : 確率プロットの点に回帰線を適合して分布パラメータを推定します。

これら2つの方法の詳細については、最小二乗推定法と最尤推定法を参照してください。

次で形状 (傾き-ワイブル) または尺度 (1/傾き-他の分布) を設定する

形状パラメータまたは尺度パラメータを固定して他のモデル係数を推定するには、すべての応答変数に対する形状パラメータまたは尺度パラメータとして使用する1つの値を入力するか、応答変数と同じ数の値を入力します。

位置の設定

しきい値パラメータを固定して他のモデル係数を推定するには、すべての変数のしきい値パラメータに使用する値を1つ入力するか、応答変数と同じ値のリストを入力します。選択した分布にしきい値パラメータがない場合には、しきい値パラメータを入力しないでください。分布にしきい値パラメータがあり、しきい値パラメータを入力しない場合は、Minitabにより、しきい値パラメータが推定されます。

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）。

ドロップダウンリストから、両側信頼区間（両側）か片側信頼区間（下限または上限）を表示するかどうかを指定します。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。