분포 ID 그림(우측 관측 중단)에 대한 백분위수 표

백분위수는 모집단의 해당 백분율이 고장날 것으로 기대되는 시간을 제공합니다.

경우에 따라 확률도와 적합도 측도를 기반으로 최적의 분포를 확인하는 것이 어려울 수 있습니다. 선택한 분포에 따라 결론이 어떻게 변하는지 보기 위해 선택된 여러 분포의 백분위수를 비교하려면 백분위수 표를 사용합니다.

여러 개의 분포가 데이터에 합리적인 적합도를 제공하고 비슷한 결론을 제공한다면 분포를 선택하는 것이 덜 중요합니다.

그러나 분포에 따라 결론이 다르다면 가장 보수적인 결론을 보고하거나 더 많은 데이터를 수집하거나 공정 지식 및 전문가의 조언 등 추가 정보를 사용할 수 있습니다.

출력 예

백분위수 표 95% 정규 CI 분포 백분율 백분위수 표준 오차 하한 상한 Weibull 분포 1 10.0765 2.78453 5.86263 17.3193 로그 정규 분포 1 19.3281 2.83750 14.4953 25.7722 지수 1 0.809731 0.133119 0.586684 1.11758 정규 분포 1 -0.549323 8.37183 -16.9578 15.8592 Weibull 분포 5 20.3592 3.79130 14.1335 29.3273 로그 정규 분포 5 26.9212 3.02621 21.5978 33.5566 지수 5 4.13258 0.679391 2.99422 5.70371 정규 분포 5 18.2289 6.40367 5.67790 30.7798 Weibull 분포 10 27.7750 4.11994 20.7680 37.1463 로그 정규 분포 10 32.1225 3.09409 26.5962 38.7970 지수 10 8.48864 1.39552 6.15037 11.7159 정규 분포 10 28.2394 5.48103 17.4968 38.9820 Weibull 분포 50 62.6158 4.62515 54.1763 72.3700 로그 정규 분포 50 59.8995 4.31085 52.0192 68.9735 지수 50 55.8452 9.18089 40.4622 77.0766 정규 분포 50 63.5518 4.06944 55.5759 71.5278

해석

엔진 와인딩 데이터에 적합된 로그 정규 분포를 기반으로 엔진 와인딩의 1%가 19.3281시간까지 고장날 것으로 기대됩니다.

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