パラメトリック分布分析で推定するパーセンタイルと確率を指定する

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次の追加パーセントに対する百分位数を推定する

百分位数を推定するパーセントを入力します。百分位数に対するパーセントとは、特定の時間までに故障が発生すると予測される項目のパーセントです（百分位数）。従って、入力する値は0～100とし、故障する項目のパーセントを指定する必要があります。n番目の百分位数の場合、n番目より下位の観測値の割合はn%で、n番目より上位の観測値の割合は（100 - n）%となります。

推定：

追加の生存確率を推定するか、累積失敗確率を推定するかを選択してください。次に確率の時間を入力します。

次の時刻の生存確率: 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。
以下の時刻の累積故障確率: 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。
時刻値: スペースで区切って1回以上入力するか、ワークシートから1列ずつ入力してください。

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。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）。

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。

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

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。

注

信頼水準を指定し信頼区間を計算するには、分布の適合性の推定法から最尤法を選択する必要があります。