가속 수명 검사를 수행하는 경우, 고장의 진행을 가속화하기 위해 정상적인 현장 조건을 훨씬 초과하는 가속 변수 수준을 단위에 부과합니다. 가속 상태에서 얻은 정보에서 설계 값 또는 정상적인 현장 조건일 경우의 결과로 추정하려면 추정치 하위 대화 상자의 옵션을 사용합니다.
- 백분위수 및 확률 추정
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- 새 예측 변수 값 입력: 새 값 또는 새 값 열을 입력합니다. 새 예측 변수 값 개수는 모형의 예측 변수 개수와 같아야 합니다. 첫 번째 값이나 열은 모형의 첫 번째 변수에 해당하고, 두 번째 값이나 열은 두 번째 변수에 해당하는 식입니다. 예를 들어, 단위에 대한 설계 값 또는 정상적인 현장 조건을 입력할 수 있습니다.
- 데이터의 예측 변수 값 사용(저장만): 백분위수 및/또는 생존 확률을 추정하려면 데이터의 예측 변수 값을 사용합니다. 결과를 얻으려면 백분위수, 신뢰 한계, 표준 오차, 확률 중 하나 이상을 저장하도록 지정해야 합니다.
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- 백분율에 대한 백분위수 추정
- 백분위수를 추정할 백분율을 입력합니다. 백분위수에 대한 백분율은 특정 시간 안에 고장날 것으로 예상되는 품목의 백분율입니다. 그러므로 입력하는 각 값은 0과 199 사이여야 하고 고장날 단위의 백분율을 나타내야 합니다. n번째 백분위수에는 해당 값 이하의 관측치 n%, 해당 값 이상의 관측치 (100-n)%가 있습니다.
- 기본적으로 50번째 백분위수가 추정됩니다. 주어진 예측 변수 값에 대한 제품 수명의 처음, 중간 및 끝을 보려면 10 50 90(10번째, 50번째, 90번째 백분위수)을 입력합니다. 그러면 단위의 10%, 50% 및 90%가 고장나는 데 걸리는 시간이 추정됩니다.
- 백분위수 저장
- 백분위수, 백분위수의 표준 오차 또는 백분위수에 대한 신뢰 한계를 저장할 것인지 여부를 지정합니다. Minitab에서는 값을 워크시트의 별도 열에 저장합니다.
- 시간에 대한 확률 추정
- 생존 확률 또는 누적 고장 확률을 추정할 시간을 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.
- 확률 저장
- 확률(생존 또는 누적 고장의 경우) 또는 확률에 대한 신뢰 한계를 저장할 것인지 여부를 지정합니다. Minitab에서는 값을 워크시트의 별도 열에 저장합니다.
- 신뢰 수준
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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).
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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.
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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
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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.
