모수 분포 분석(임의 관측 중단)에 대한 추정 방법 지정

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추정 방법
  • 최대우도법: 우도 함수를 최대화하여 분포 모수를 추정합니다.
  • 최소 제곱법(순위(Y)에 대한 수명(X)): 회귀선을 확률도에 있는 점에 적합시켜 분포 모수를 추정합니다.

이 두 가지 방법에 대한 자세한 내용은 최소 제곱 추정 방법 및 최대우도 추정 방법에서 확인하십시오.

공통 형상 모수(기울기-Weibull) 또는 척도 모수(1/기울기-기타 분포) 가정
분포에 대한 공통 형상 또는 척도 모수를 사용하여 모수를 추정하려면 이 옵션을 선택합니다. 이 가정이 추정 방법에 미치는 영향에 대한 정보는 최소 제곱 추정 방법 및 최대우도 추정 방법에서 "모수 분포 분석에 대한 공통 형상 또는 척도 모수 가정"을 클릭하십시오.
Bayes 분석
형상 모수(기울기-Weibull) 또는 척도 모수(1/기울기-기타 분포) 설정 값
형상 모수 또는 척도 모수를 고정시켜 놓고 다른 모형 계수를 추정하려면 모든 반응 변수에 대한 형상 모수 또는 척도 모수로 사용할 값을 하나 입력하거나 반응 변수의 개수만큼 값을 입력합니다.
분계점 설정 값
분계점 모수를 고정시켜 놓고 다른 모형 계수를 추정하려면 모든 변수에 대한 분계점 모수로 사용할 값을 하나 입력하거나 반응 변수의 개수만큼 값의 리스트를 입력합니다. 사용할 값을 지정하지 않으면 Minitab에서 분계점 모수를 추정합니다.
추가 백분율에 대한 백분위수 추정
백분위수를 추정할 백분율을 입력합니다. 백분위수에 대한 백분율은 특정 시간 안에 고장날 것으로 예상되는 품목의 백분율입니다. 따라서 입력하는 각 값은 0과 100 사이여야 하고 고장날 품목의 백분율을 나타내야 합니다. n번째 백분위수에는 해당 값 이하의 관측치 n%, 해당 값 이상의 관측치 (100-n)%가 있습니다.
이 시간(값)에 대한 확률 추정
생존 확률 또는 누적 고장 확률을 계산할 하나 이상의 시간 또는 시간 열을 입력합니다.
  • 생존 확률 추정: 주어진 시간 이상 생존하는 단위의 비율을 추정합니다. 이 값은 제품이 신뢰도 요구를 만족하는지 여부를 확인하거나 둘 이상의 제품 설계에 대한 신뢰도를 비교할 때 사용합니다. 자세한 내용은 생존 확률의 정의에서 확인하십시오.
  • 누적 고장 확률 추정: 주어진 시간 전에 단위가 고장날 확률을 추정합니다. 누적 고장 확률은 1 - 생존 확률입니다.
신뢰 수준

0과 100 사이의 신뢰 수준을 입력합니다. 일반적으로 95%의 신뢰 수준이 효과적입니다. 95% 신뢰 수준은 구간에 실제 모집단 모수가 포함된다고 95% 확신할 수 있다는 것을 나타냅니다. 즉, 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 수집한 경우 표본의 약 95%가 모집단 모수의 실제 값이 포함되는 구간을 생성한다고 예상할 수 있습니다(모든 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 경우).

신뢰 수준이 더 낮으면(예: 90%) 더 좁은 신뢰 구간을 생성하며 필요한 표본 크기 또는 검사 시간이 감소할 수 있습니다. 그러나 신뢰 구간에 모집단 모수가 포함될 확률은 감소합니다.

신뢰 수준이 더 높으면(예: 99%) 신뢰 구간에 모집단 모수가 포함될 확률이 증가합니다. 그러나 유용하기에 충분히 좁은 신뢰 구간을 얻으려면 검정에 더 큰 표본 크기 또는 더 긴 검사 시간이 필요할 수도 있습니다.

신뢰 구간

드롭다운 리스트에서 양측 신뢰 구간(양측)을 표시할 것인지, 단측 신뢰 구간(하한 또는 상한)을 표시할 것인지 선택합니다. 단측 신뢰 구간의 경우 일반적으로 더 적은 수의 관측치와 더 짧은 검사 시간으로 결론에 대해 통계적으로 확신할 수 있습니다. 많은 신뢰도 표준이 하한으로 표시되는 최악의 시나리오 관점에서 정의됩니다.

참고

추정 방법에서 최대 우도를 선택하는 경우에만 신뢰 수준을 지정하고 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다.

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