백분위수는 모집단의 해당 백분율이 고장날 것으로 기대되는 시간을 제공합니다.
경우에 따라 확률도와 적합도 측도를 기반으로 최적의 분포를 확인하는 것이 어려울 수 있습니다. 선택한 분포에 따라 결론이 어떻게 변하는지 보기 위해 선택된 여러 분포의 백분위수를 비교하려면 백분위수 표를 사용합니다.
여러 개의 분포가 데이터에 합리적인 적합도를 제공하고 비슷한 결론을 제공한다면 분포를 선택하는 것이 덜 중요합니다.
그러나 분포에 따라 결론이 다르다면 가장 보수적인 결론을 보고하거나 더 많은 데이터를 수집하거나 공정 지식 및 전문가의 조언 등 추가 정보를 사용할 수 있습니다.
95% 정규 CI | |||||
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분포 | 백분율 | 백분위수 | 표준 오차 | 하한 | 상한 |
Weibull 분포 | 1 | 10.0765 | 2.78453 | 5.86263 | 17.3193 |
로그 정규 분포 | 1 | 19.3281 | 2.83750 | 14.4953 | 25.7722 |
지수 | 1 | 0.809731 | 0.133119 | 0.586684 | 1.11758 |
정규 분포 | 1 | -0.549323 | 8.37183 | -16.9578 | 15.8592 |
Weibull 분포 | 5 | 20.3592 | 3.79130 | 14.1335 | 29.3273 |
로그 정규 분포 | 5 | 26.9212 | 3.02621 | 21.5978 | 33.5566 |
지수 | 5 | 4.13258 | 0.679391 | 2.99422 | 5.70371 |
정규 분포 | 5 | 18.2289 | 6.40367 | 5.67790 | 30.7798 |
Weibull 분포 | 10 | 27.7750 | 4.11994 | 20.7680 | 37.1463 |
로그 정규 분포 | 10 | 32.1225 | 3.09409 | 26.5962 | 38.7970 |
지수 | 10 | 8.48864 | 1.39552 | 6.15037 | 11.7159 |
정규 분포 | 10 | 28.2394 | 5.48103 | 17.4968 | 38.9820 |
Weibull 분포 | 50 | 62.6158 | 4.62515 | 54.1763 | 72.3700 |
로그 정규 분포 | 50 | 59.8995 | 4.31085 | 52.0192 | 68.9735 |
지수 | 50 | 55.8452 | 9.18089 | 40.4622 | 77.0766 |
정규 분포 | 50 | 63.5518 | 4.06944 | 55.5759 | 71.5278 |
엔진 와인딩 데이터에 적합된 로그 정규 분포를 기반으로 엔진 와인딩의 1%가 19.3281시간까지 고장날 것으로 기대됩니다.