어떤 모수적 분포도 데이터에 적합하지 않을 때 제품의 신뢰성을 추정하는 데 사용 비모수 분포
분석 하세요.
선택하는 비모수 방법에 따라 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 다양한 시간 간격에 따라 고장나거나 생존하는 품목의 비율 추정
- 위험 그림 및 생존 그림을 표시하여 고장 및 생존 확률 확인
- 여러 표본에 대한 생존 곡선의 동일성 검정
또한 비모수 분포 분석을 사용하여 모수 분포 분석의 결과를 검증하고 비교할 수도 있습니다. 비모수 분포 분석은 적절한 분포 모형을 사용한 모수 분석보다 덜 효율적이므로, 보통 더 넓은 신뢰 구간이 생성됩니다. 그러나 비모수 분석에서는 데이터에 분포를 적합하지 않아도 되기 때문에 분포 적합치가 좋지 않아도 결과에 역효과를 미치지 않습니다.
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.
제품이 다른 방식으로 고장나면 고장 모드 분석을 사용하여 각 고장 유형이 전반적인 신뢰도에 미치는 영향을 평가합니다. 각 고장 모드는 서로 독립적이라고 가정합니다. 각 고장 모드를 개별적으로 분석함으로써 어떤 점을 우선적으로 개선할 것인 지에 대한 우선 순위를 쉽게 지정할 수 있습니다.
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
비모수 분포 분석을 수행하려면 를 선택하세요 .
대립 분석을 사용할 시기
- 가정된 모수 분포 모델이 맞을 때 매개변수 방법의 방법은 더 정확한 결과를 제공하고 더 많은 함수 유형을 추정할 수 있습니다. 따라서 데이터에 매개변수 분포를 맞출 수 있다면 를 사용 모수 분포
분석하세요.
- 모수 분포가 데이터에 적합한지 판단하려면 를 사용하세요 분포 ID 그림.
