추정 검사 계획의 계획 값에 대한 방법 및 공식

두 분포 모수 지정됨

μ 및 σ(Weibull 모형의 경우 θ 및 β)에 대한 계획 값을 모두 지정하면 Minitab에서 백분위수 또는 신뢰도를 계산합니다.

p번째 백분위수에 대한 계획 값은 다음과 같이 계산됩니다.
- 위치-척도 모형(정규, 로지스틱 및 극단값)의 경우
- 로그-위치-척도 모형(Weibull, 로그 정규, 로그 로지스틱)의 경우
주어진 시간에 신뢰도에 대한 계획 값은 다음과 같이 계산됩니다.
- 위치-척도 모형(정규, 로지스틱, 극단값)의 경우
- 로그-위치-척도 모형(Weibull, 로그 정규, 로그 로지스틱)의 경우

용어	설명
μ	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)
σ	척도 모수
θ	Weibull의 척도 모수
β	Weibull의 형상 모수
t	시간
t_p,계획	시간 t에서의 p번째 백분위수에 대한 계획 값
R_계획(t)	시간 t에서의 신뢰도에 대한 계획 값
Φ	해당하는 분포의 누적분포함수
Φ^-1	해당하는 분포의 역 누적분포함수

β(또는 σ) 및 백분위수 t_p₀에 대한 계획 값을 지정하면 Minitab에서 σ에 대한 계획 값을 다음과 같이 계산합니다.

백분위수 또는 신뢰도에 대한 계획 값을 얻으려면 두 백분위수가 지정된 경우에 대한 계산을 사용하십시오. 자세한 내용은 "두 분포 모수가 지정됨" 항목을 참조하십시오.

용어	설명
μ	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)
μ_계획	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)에 대한 계획 값
σ	척도 모수
σ_계획	척도 모수에 대한 계획 값
β	Weibull의 형상 모수
t	시간
t_p	시간 t에서의 백분위수
Φ^-1	해당하는 분포의 역 누적분포함수

μ(또는 θ) 및 백분위수 t_p₀에 대한 계획 값을 지정하면 Minitab에서 σ에 대한 계획 값을 다음과 같이 계산합니다.

용어	설명
μ	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)
μ_계획	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)에 대한 계획 값
σ	척도 모수
σ_계획	척도 모수에 대한 계획 값
β	Weibull의 형상 모수
t	시간
t_p	시간 t에서의 백분위수
Φ^-1	해당하는 분포의 역 누적분포함수

두 백분위수에 대한 계획 값을 지정하면 Minitab에서 μ 및 σ에 대한 계획 값을 모두 계산합니다.

μ에 대한 계획 값은 다음과 같이 계산됩니다.
- 위치-척도 모형(정규, 로지스틱 및 극단값)의 경우
- 로그-위치-척도 모형(Weibull, 로그 정규, 로그 로지스틱)의 경우
σ에 대한 계획 값은 다음과 같이 계산됩니다.
- 위치-척도 모형(정규, 로지스틱, 극단값)의 경우
- 로그-위치-척도 모형(Weibull, 로그 정규, 로그 로지스틱)의 경우

백분위수 또는 신뢰도에 대한 계획 값을 얻으려면 두 백분위수가 지정된 경우에 대한 계산을 사용하십시오. 자세한 내용은 "두 분포 모수 지정됨" 항목을 참조하십시오.

용어	설명
μ	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)
μ_계획	평균(정규 분포, 로지스틱 분포), 위치(최소 극단값 분포) 또는 로그-위치(로그 정규 분포, 로그 로지스틱 분포)에 대한 계획 값
σ	척도 모수
σ_계획	척도 모수에 대한 계획 값
β	Weibull의 형상 모수
t	시간
t_p	시간 t에서의 백분위수
Φ^-1	해당하는 분포의 역 누적분포함수