분포 ID 그림 개요

어떤 분포가 당신의 데이터에 가장 적합한지 결정하기 위해 사용하세요 분포 ID 그림 . 이 분석을 사용하면 최소 극단값 분포, Weibull 분포, 3-모수 Weibull 분포, 지수 분포, 2-모수 지수 분포, 정규 분포, 로그 정규 분포, 3-모수 로그 정규 분포, 로지스틱 분포, 로그 로지스틱 분포 및 3-모수 로그 로지스틱 분포 등 신뢰도 데이터를 모형화하기 위해 일반적으로 사용되는 11배 모수 분포의 적합치를 평가할 수 있습니다.

Minitab에서는 사용자가 선택하는 분포에 대한 확률도를 생성합니다. 확률도는 데이터를 가장 잘 적합시키는 모수 분포를 결정하는 데 도움이 됩니다. 또한 Minitab에서는 각 분포에 대한 백분위수 및 평균 수명을 계산하며, 이는 신뢰도 분석을 위한 분포 모형을 선택할 때 고려해야 하는 추가 정보를 제공합니다. 분포 ID 그림 또한 데이터를 더 평가하기 위해 모수적 분포 분석과 비모수 분포 분석을 사용할지 결정하는 데도 도움이 됩니다.

정확한 고장 시간이나 검열 방식에 이 분석을 활용하세요.

정확한 고장 데이터: 연구 또는 신뢰성 시험이 끝나기 전 일정 시점의 고장 시간을 기록하세요
우측 관측 중단 데이터: 연구나 신뢰성 테스트가 끝날 때까지 유닛이 생존했던 시간을 기록하세요. 예를 들어, 환자가 연구가 끝나기 전에 중단하거나, 할당된 검사 시간 이후에도 병동이 계속 운영되고 있을 수 있습니다. 정확한 고장 시간은 알려지지 않았으나, 할당된 연구 시간 이후에도 분명히 발생할 것입니다.
구간 관측 중단 데이터: 정확한 고장 시간은 알려져 있지 않지만, 알려진 간격 내에 발생했습니다. 예를 들어, 신뢰성 엔지니어가 정오 휴식을 위해 자리를 비운 상태에서 한 유닛이 아직 12시에 가동되고 있었습니다. 기관사가 12시 30분에 돌아왔을 때 유닛이 고장 난 것을 발견했습니다. 따라서 이 유닛은 12시에 시작해 12시 30분에 끝나는 구간에서 고장났습니다.
좌측 관측 중단 데이터: 왼쪽 검열 데이터는 구간의 시작점이 시간 0일 수도 있고 알 수 없는 구간 검열 데이터 포인트의 특수한 경우입니다. 엔지니어는 신뢰성 테스트 시작 이후 특정 시점에 장치가 고장 났다는 것만 알 수 있습니다.

이 분석에서 구간 검열은 왼쪽 검열 데이터와 서로 다른 검열 유형을 결합한 데이터를 지정할 수 있게 합니다. 자세한 내용은 데이터 관측 중단(으)로 이동하십시오.

팁

분석은 샘플 열과 검열 체계를 포함하는 신뢰성 데이터 정의를 저장합니다. 같은 데이터에 대해 분포 개관 그림, 모수 분포 분석, 비모수 분포 분석 및 분포 ID 그림 를 빠르게 실행 하기 위해 정의를 선택하세요.

이 분석을 찾을 수 있는 위치

분포 ID 플롯을 만들려면 를 선택 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(우측 관측 중단) > 분포 ID 그림하세요.