故障がほとんどないか、全くない場合、を使用して結果を得ることができます。この分析では、分布パラメータに経験値を使用できます。経験値が正確であると仮定すると、次の統計量の下側信頼限界を得ることができます。
仮定の形状または尺度のパラメータを使用して分布分析を実行する手法を、ベイズ分析といいます。ワイブルモデルの場合、この手法をワイベイズ（Weibayes）法と呼ぶのが一般的です。ベイズ分析では、工程に関する以前の知識を使用して現在の観測値に関する推定を行うことができます。故障データを収集しているのに故障がない場合、Minitabでは次の4つの条件が真であればベイズ信頼性分析を実行できます。
- データがワイブル分布または指数分布からのものです。
- データが右打ち切りされています。
- パラメータの推定に最尤推定法を使用しています。
- 形状パラメータ（ワイブル）に対する経験値を指定します。データが指数分布からのものである場合、形状パラメータには1が自動的に割り当てられます。
注
データが、3パラメータワイブル分布または2パラメータ指数分布からのものである場合は、しきい値パラメータに対する経験値も指定する必要があります。
ワイベイズ（Weibayes）分析の実行の例
故障が皆無の信頼性データセットがあるとします。時間値はC1、打ち切り値はC2にあり、データはワイブル分布からのものです。データセットに故障がない場合、次の手順を実行して、差し迫っている故障があると仮定してワイベイズ（Weibayes）分析を実行します。
- を選択します。
- 変数にC1と入力します。
- 仮定する分布で、ワイブルを選択します。
- 打ち切りをクリックします。
- 打ち切り列を使用するを選択し、C2と入力します。打ち切り列からから打ち切られた観測値を示す値を打ち切りの値に入力し、OKをクリックします。
- 推定をクリックします。
- 推定法で、最尤法を選択します。
注
故障が皆無の分析には、最小二乗推定法は使用できません。
- ベイズ (Bayes) 分析の次で形状 (傾き-ワイブル) または尺度 (1/傾き-他の分布) を設定するに、仮定の値を入力します。
- 信頼水準に50を入力します。
注
故障がデータにない場合、50%の下側境界値が尺度パラメータの推定値として使用されるのが一般的です。
- 各ダイアログボックスでOKをクリックします。
