한 신뢰도 엔지니어가 새로운 소음기 신뢰도를 평가하고 50,000마일 보증을 통해 기대할 수 있는 보증 클레임의 비율을 평가하려고 합니다. 엔지니어는 구형 및 신형 소음기 둘 다의 고장 데이터를 수집합니다. 고장 여부를 확인하기 위해 10,000마일마다 소음기를 검사했습니다.
엔지니어는 각 10,000마일 구간에 대해 고장 횟수를 기록합니다. 따라서 데이터가 임의로 관측 중단됩니다. 모수 분포 분석(임의 관측 중단)을 사용하여 새 소음기의 고장 데이터를 분석하기 전에, 엔지니어는 분포 ID 그림(임의 관측 중단)을 사용하여 분석을 위한 분포 모형을 선택합니다.
Weibull 확률도에서는 수명에 대한 점들이 거의 직선을 이룹니다. 따라서 Weibull 분포가 좋은 적합치를 제공합니다. 엔지니어는 Weibull 분포를 사용하여 모수 분포 분석(임의 관측 중단)을 위해 데이터를 모형화하기로 결정합니다.
Minitab에서는 또한 각 분포에 대해 계산된 수명을 제공하는 백분위수 표와 평균 수명(MTTF)의 표를 제공합니다. 계산된 값을 비교하여 분포에 따라 결론이 어떻게 달라지는지 확인할 수 있습니다. 여러 분포가 데이터를 잘 적합하는 경우 가장 보수적인 결과를 제공하는 분포를 사용할 수 있습니다.
분포 | Anderson-Darling(수정) |
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Weibull 분포 | 7.278 |
로그 정규 분포 | 7.322 |
지수 | 8.305 |
정규 분포 | 7.291 |
95% 정규 CI | |||||
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분포 | 백분율 | 백분위수 | 표준 오차 | 하한 | 상한 |
Weibull 분포 | 1 | 37265.1 | 938.485 | 35470.3 | 39150.6 |
로그 정규 분포 | 1 | 43817.7 | 688.033 | 42489.7 | 45187.2 |
지수 | 1 | 941.789 | 32.5296 | 880.143 | 1007.75 |
정규 분포 | 1 | 39810.3 | 1047.34 | 37757.6 | 41863.1 |
Weibull 분포 | 5 | 49434.9 | 841.147 | 47813.5 | 51111.3 |
로그 정규 분포 | 5 | 51458.9 | 624.451 | 50249.5 | 52697.5 |
지수 | 5 | 4806.55 | 166.019 | 4491.93 | 5143.21 |
정규 분포 | 5 | 50694.9 | 810.524 | 49106.3 | 52283.5 |
Weibull 분포 | 10 | 56006.1 | 759.186 | 54537.7 | 57514.0 |
로그 정규 분포 | 10 | 56063.1 | 585.905 | 54926.4 | 57223.3 |
지수 | 10 | 9873.05 | 341.017 | 9226.79 | 10564.6 |
정규 분포 | 10 | 56497.5 | 699.183 | 55127.1 | 57867.8 |
Weibull 분포 | 50 | 77639.9 | 501.312 | 76663.5 | 78628.7 |
로그 정규 분포 | 50 | 75850.3 | 576.625 | 74728.5 | 76988.9 |
지수 | 50 | 64952.9 | 2243.49 | 60701.3 | 69502.3 |
정규 분포 | 50 | 76966.0 | 514.756 | 75957.1 | 77974.9 |
95% 정규 CI | ||||
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분포 | 평균 | 표준 오차 | 하한 | 상한 |
Weibull 분포 | 76585.0 | 488.71 | 75633.1 | 77549 |
로그 정규 분포 | 77989.9 | 615.96 | 76792.0 | 79207 |
지수 | 93707.3 | 3236.67 | 87573.5 | 100271 |
정규 분포 | 76966.0 | 514.76 | 75957.1 | 77975 |