信頼性分析におけるAnderson-Darling統計量

Anderson-Darling統計量は、データが特定の分布にどの程度適合するかを測定します。特定のデータセットおよび分布に対して、分布がデータに適合するほど、この統計量は小さくなります。しかし、異なる分布で計算されたAnderson-Darling統計量は直接比較できません。そのため、Anderson-Darling値におけるわずかな差には、実用的な妥当性がありません。確率プロットとその他の情報を使用すると、異なる分布の適合度を比較できます。

Minitabでは分布識別プロットおよび信頼性/生存時間分析に使用する調整済みAnderson-Darling統計量が計算されます。この調整済みAnderson-Darling統計量は、出力時にAnderson-Darling（調整済み）またはAD*と表示されます。従来のAnderson-Darling統計量に対する調整により、統計値は確率プロット上に点をプロットする方法に依存するようになります。従来のAnderson-Darling統計量では常にKaplan-Meierプロット点法を使用します。

調整済みAnderson-Darling統計量のp値は、任意打ち切りまたは多様打ち切りデータに対しては計算できません。一貫性を保つため、Minitabでは、これらが使用可能な場合でもすべての信頼性のp値が表示されません。

アンダーソン・ダーリング統計は、4 グラフ > 確率プロット または 統計 > 品質ツール > 個別の分布の識別 から報告されているものではありません。しかし、 統計 > 信頼性/生存時間 メニューのコマンドから報告されるアンダーソン・ダーリング統計量は、検閲されたデータや異なるプロットポイント手法に対応するように調整されています。

2つの異なるAnderson-Darling統計量を比較するには、最尤推定法を使用し、プロット点の計算にKaplan-Meier法を使用します。

これらの結果では、ワイブル分布のAnderson-Darling統計量が最も低い6.056になっています。しかし、Anderson-Darling統計量の値は対数正規分布と正規分布の値に近くなっています。

確率プロットを調べて、点をつなぐステップ関数を想像すると、ワイブル分布、対数正規分布、正規分布の各ステップとフィット直線の間に似た領域を持つことがわかります。指数分布では領域がもっと大きくなります。

したがって、これらの結果では、対数正規とワイブルのAnderson-Darling値の差は実用的ではない可能性が高いといえます。異なる分布の百分位数の推定値が同様になる場合があります。指数とワイブルのAnderson-Darling値の差は実用的である可能性が高いといえます。