모수 성장 곡선에 대한 추정 옵션 지정

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추정 방법

분포 모수를 추정할 방법을 선택합니다.
최대우도법
우도 함수를 최대화하여 분포 모수를 추정합니다.
조건부 ML
조건부 우도 함수를 최대화하여 분포 모수를 추정합니다. 이 방법을 사용하는 경우 Minitab에서는 형상 값에 대한 표준 오차와 신뢰 구간에 대한 추정치만을 제공합니다.
최소 제곱법
회귀선을 확률도에 있는 점에 적합시켜 분포 모수를 추정합니다. 이 방법을 사용하는 경우 Minitab에서는 표준 오차와 신뢰 구간에 대한 추정치를 제공하지 않습니다.
참고

각 추정 방법을 사용하여 얻을 수 있는 결과에 대한 자세한 내용은 성장 곡선에 대한 모수 추정에서 확인하십시오.

공정 모형

고장/수리 비율에 추세가 존재하는지 여부에 따라 공정 모형을 선택합니다.
  • 멱함수 공정: 멱함수 공정을 사용하여 데이터를 모형화하려면 이 옵션을 선택합니다. 증가, 감소 또는 일정 비율의 고장/수리 시간을 모형화하려면 멱함수 공정을 사용합니다. 멱함수 공정에 대한 수리 비율은 시간 함수입니다.
    참고

    최대우도 추정 방법(기본값)을 사용하는 경우 멱함수 모형을 AMSAA 모형 또는 Crow-AMSAA 모형이라고도 합니다. 최소 제곱 추정 방법을 사용하는 경우 멱함수 모형 추정 방법을 Duane 모형이라고도 합니다. 자세한 내용은 모수 성장 곡선의 모수 모형에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

    • 형상 모수 추정: Minitab이 표본 데이터에서 형상 모수를 추정하도록 하려면 이 옵션을 선택합니다.
    • 형상 모수 설정: 형상 모수의 값을 지정하려면 이 옵션을 선택합니다. 그런 다음 양의 숫자 상수를 입력합니다. 분포 분석 또는 과거의 공정 지식을 기반으로 값을 입력할 수 있습니다.
  • 포아송 과정: 포아송 공정을 사용하여 데이터를 모형화하려면 이 옵션을 선택합니다. 시간에 따라 안정 상태를 유지하는 고장/수리 시간을 모형화하는 데 사용합니다. 포아송 공정은 복구 가능한 시스템의 고장률을 가장 단순하게 설명하는 통계적 모형입니다. 그러나 실제로 만족되기 어려운 가정을 개선하거나 악화시키지 않는 시스템에만 적합합니다.

신뢰 구간

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.

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