모수 분포 분석(우측 관측 중단)에 대한 모수의 동일성

동일 척도 및 위치 모수에 대한 검정

두 개 이상의 데이터 집합이 동일한 분포(모집단)로부터 나왔는지 검정할 수 있습니다. 데이터 집합이 같은 분포로부터 나온 것이면 동일한 모수를 가져야 합니다.

동시 카이-제곱 검정은 두 데이터 집합에 대한 분포 모수가 서로 유의하게 다른지 여부를 확인합니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다.
  • p-값이 α-값보다 작으면 두 데이터 집합에 대한 분포 모수 중 하나 이상이 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다.
  • p-값이 α-값보다 크면 두 데이터 집합에 대한 분포 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

데이터 집합이 다른 여러 분포에서 나온 것이면(p-값이 α-값보다 작을 경우) 동일 형상(또는 동일 위치)과 동일 척도 모수에 대한 개별 검정의 결과를 조사합니다. 개별 검정의 결과를 사용하여 분포 간의 차이가 척도 모수(Weibull 분포의 경우 형상), 위치 모수(Weibull 분포의 경우 척도) 또는 두 모수에서 모두 발생하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

출력 예

동일 척도 및 위치 모수에 대한 검정 카이-제곱 DF P 18.6468 2 0.000

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우, 80°C에서의 고장 시간과 100°C에서의 고장 시간이 같은 분포에서 온 것인지 여부를 검정합니다.

동시 검정에 대한 p-값 0.000이 α-값 0.05보다 작으므로 80°C에 대한 분포 모수 중 하나 이상이 100°C에 대한 분포 모수와 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 따라서 두 데이터 집합은 동일한 분포를 따르지 않습니다.

동일 척도 모수에 대한 검정

동일 척도 및 위치 모수에 대한 동시 검정이 통계적으로 유의한 차이를 나타내면 동일 척도 모수에 대한 검정을 사용하여 분포 간의 차이가 척도 모수 내에서 발생하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

카이-제곱 검정은 데이터 집합에 대한 척도 모수가 서로 유의하게 다른지 여부를 확인합니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다. 하나의 분포에서 위치와 척도 등 두 개 이상의 모수를 검정하는 경우 여러 검정을 고려하여 α-값을 조정하십시오. 이 예에서는 두 개의 모수가 검정되므로, 각 검정에 대한 α-값은 0.05/2=0.025입니다.
  • p-값이 α-값보다 작으면 데이터 집합에 대한 척도 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 유의한 차이가 있을 경우에는 모수에 대한 Bonferroni 신뢰 구간을 조사하여 두 분포 간의 모수 차이가 어느 정도인지 식별합니다.
  • p-값이 α-값보다 크면 두 데이터 집합에 대한 척도 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

출력 예

동일 척도 모수에 대한 검정 카이-제곱 DF P 5.29599 1 0.021

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우 80°C에서의 수명과 100°C에서의 수명의 척도 모수가 같은지 여부를 검정합니다.

p-값 0.021이 α-값 0.025보다 작으므로 80°C와 100°C에서 수명의 분포에 대한 척도 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 척도 모수에 대한 Bonferroni 신뢰 구간을 조사하여 두 분포 간의 척도 모수 차이가 어느 정도인지 식별합니다.

동일 위치 모수에 대한 검정

동일 척도 및 위치 모수에 대한 동시 검정이 통계적으로 유의한 차이를 나타내면 동일 위치 모수에 대한 검정을 조사하여 분포 간의 차이가 위치 모수 내에서 발생하는지 여부를 확인하십시오.

카이-제곱 검정은 두 데이터 집합에 대한 위치 모수가 서로 유의하게 다른지 여부를 확인합니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다. 하나의 분포에서 위치와 척도 등 두 개 이상의 모수를 검정하는 경우 여러 검정을 고려하여 α-값을 조정하십시오. 이 예에서는 두 개의 모수가 검정되므로, 각 검정에 대한 α-값은 0.05/2=0.025입니다.
  • p-값이 α-값보다 작으면 데이터 집합에 대한 위치 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 유의한 차이가 있을 경우에는 모수에 대한 Bonferroni 신뢰 구간을 조사하여 두 분포 간의 모수 차이가 어느 정도인지 식별하십시오.
  • p-값이 α-값보다 크면 두 데이터 집합에 대한 위치 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

출력 예

동일 위치 모수에 대한 검정 카이-제곱 DF P 11.2988 1 0.001

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우 80°C에서의 수명과 100°C에서의 수명의 위치 모수가 같은지 여부를 검정합니다.

p-값 0.001이 α-값 0.025보다 작으므로 80°C와 100°C에서 수명의 분포에 대한 위치 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 위치 모수에 대한 Bonferroni 신뢰 구간을 조사하여 두 분포 간의 위치 모수 차이가 어느 정도인지 식별합니다.

형상 또는 척도 모수에 대한 Bonferroni 신뢰 구간

동일 척도 모수 또는 동일 형상 모수에 대한 검정 결과가 통계적으로 유의한 차이를 나타내는 경우에는 Bonferroni 신뢰 구간을 조사하여 차이가 어느 정도인지 확인하십시오.

여러 표본의 구간을 비교하여 어느 모수가 다른지 확인할 수 있습니다. 두 모수의 비율에 대한 신뢰 구간에 1이 포함되어 있으면 두 모수가 서로 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

출력 예

Bonferroni 95.0%(개별 97.50%) 동시 CI 80도에 대한 척도 모수를 다음으로 나눔: 변수 하한 추정치 상한 100도 1.011 1.503 2.236

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우 100도의 척도 모수가 될 수 있는 값의 범위가 80도의 척도 모수가 될 수 있는 값의 1.011배에서 2.236배 사이이며 추정 비율은 1.503입니다.

위치 모수에 대한 Bonferroni 신뢰 구간

동일 위치 모수에 대한 검정 결과가 통계적으로 유의한 차이를 나타내는 경우에는 Bonferroni 신뢰 구간을 조사하여 차이가 어느 정도인지 확인해야 합니다.

또한 여러 표본의 구간을 비교하여 어느 모수가 다른지 확인할 수 있습니다. 두 모수의 비율에 대한 신뢰 구간에 1이 포함되어 있으면 두 모수가 서로 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

출력 예

Bonferroni 95.0%(개별 97.50%) 동시 CI 80도에 대한 위치 모수를 다음에서 뺌: 변수 하한 추정치 상한 100도 -0.7734 -0.4640 -0.1546

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우 80도의 위치 모수가 될 수 있는 값의 범위가 100도의 위치 모수보다 0.1546에서 0.7734 더 크며 추정 차이는 0.4640입니다.

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