신뢰도 분석에서 평균 수명은 한 품목이 고장이 발생할 때까지 작동하는 평균 시간입니다. 해당 품목의 평균 수명을 가리킵니다

관측 중단된 데이터의 경우 일부 수명을 알 수 없기 때문에 산술 평균이 중심에 대한 좋은 측도가 아닙니다. 평균 수명은 관측 중단된 관측치를 포함하는, 분포의 이론적인 중심에 대한 추정치입니다.

평균 수명은 다음과 같이 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.
  • 재설계된 시스템이 시연 검사 계획의 이전 시스템보다 더 나은지 여부 확인
  • 한 분포가 데이터를 적절하게 적합시킬 때 해당 분포의 중심에 대한 측도로 사용
  • 선택된 분포를 분포 ID 그림과 비교
예를 들어 자동차 타이어의 지속 거리(마일)를 확인하려고 합니다. 결과의 분포 ID 그림을 생성하고 다음과 같은 평균 수명 표를 얻었습니다.
MTTF 표 95% 정규 CI 분포 평균 표준 오차 하한 상한 Weibull 분포 69545.4 629.34 68322.8 70789.9 로그 정규 분포 72248.6 1066.42 70188.4 74369.3 지수 75858.8 2865.18 70446.0 81687.6 최소극단값 분포 69473.1 646.64 68205.7 70740.5

Weibull 분포와 최소 극단값 분포의 평균 수명은 약 65,000(표의 평균 열)으로 비슷합니다. 지수 분포의 평균 수명이 75858.8로 가장 큽니다.

모든 분포가 적절한 적합치를 제공하는 경우 로그 정규 또는 지수 분포의 평균 수명이 약간 낫기 때문에 이 분포를 선택할 수도 있습니다.

이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오