비모수 확률 추정 방법, 추정할 확률 유형, 신뢰구간에 관한 세부 사항을 명시하세요.
- 추정 방법 우측 검열 또는 완전한 데이터에 대해
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- Kaplan-Meier
- Kaplan-Meier 방법을 사용하여 모수를 추정합니다. Minitab에서는 Kaplan-Meier 추정치를 기반으로 위험 함수 그림과 생존 함수 그림을 표시합니다.
- 시간 구간이 일정한 생명표법
- 생명표법을 사용하여 모수를 추정합니다. Minitab에서는 생명표법 추정치를 기반으로 위험 함수 그림과 생존 함수 그림을 표시합니다.
- 이 옵션을 선택하여 같은 간격의 시간 간격을 사용하세요. 시작 시간, 종료 시간, 그리고 간격의 스텝 크기를 입력합니다. 예를 들어, 0부터 100까지 20 단위로 입력하면, Minitab은 0에서 20, 20에서 40 등 80에서 100까지 구간을 사용해 결과를 그래프로 표시합니다.
- 시간 구간이 일정하지 않은 생명표법
- 생명표법을 사용하여 모수를 추정합니다. Minitab에서는 생명표법 추정치를 기반으로 위험 함수 그림과 생존 함수 그림을 표시합니다.
- 이 옵션을 선택하여 불균등한 간격의 시간 간격을 사용하세요. 숫자 연속이나 숫자 열을 입력하세요. 첫 번째 구간의 시작 시간은 생략하세요. 첫 번째 구간은 항상 0에서 시작하기 때문입니다. 예를 들어, 4 6 8 10 20 30을 입력하면, Minitab은 0에서 4, 4에서 6, 6에서 8, 8에서 10, 10에서 20, 20에서 30까지 시간 구간을 사용해 결과를 표시합니다.
- 다음 열은 워크시트에서 동일한 간격을 보여줍니다.
- 추정 방법 간격 검열 데이터 또는 보증 데이터에 대해
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- Turnbull
- Turnbull 방법을 사용하여 모수를 추정합니다. Minitab에서는 Turnbull 추정치를 기반으로 생존 함수를 표시합니다.
- 생명표법
- 생명표법을 사용하여 모수를 추정합니다. Minitab에서는 생명표법 추정치를 기반으로 위험 함수 그림과 a 생존 함수 그림을 표시합니다. 시간 구간은 데이터 내 구간과 동일합니다.
- 추정치
- 결과에 표시할 확률을 선택하세요.
- 생존 확률
- 주어진 시간 이상 생존하는 단위의 비율을 추정합니다. 이 값은 제품이 신뢰도 요구를 만족하는지 여부를 확인하거나 둘 이상의 제품 설계에 대한 신뢰도를 비교할 때 사용합니다. 자세한 내용은 생존 확률의 정의(으)로 이동하십시오.
- 누적 고장 확률
- 주어진 시간 전에 단위가 고장날 확률을 추정합니다. 누적 고장 확률은 1 - 생존 확률입니다.
- 신뢰 수준
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0과 100 사이의 신뢰 수준을 입력합니다. 일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 구간에 실제 모집단 모수가 포함된다고 95% 확신할 수 있다는 것을 나타냅니다. 즉, 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 수집한 경우 표본의 약 95%가 모집단 모수의 실제 값이 포함되는 구간을 생성한다고 예상할 수 있습니다(모든 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 경우).
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신뢰 수준이 더 낮으면(예: 90%) 더 좁은 신뢰 구간을 생성하며 필요한 표본 크기 또는 검사 시간이 감소할 수 있습니다. 그러나 신뢰 구간에 모집단 모수가 포함될 확률은 감소합니다.
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신뢰 수준이 더 높으면(예: 99%) 신뢰 구간에 모집단 모수가 포함될 확률이 증가합니다. 그러나 유용하기에 충분히 좁은 신뢰 구간을 얻으려면 검정에 더 큰 표본 크기 또는 더 긴 검사 시간이 필요할 수도 있습니다.
- 신뢰 구간
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드롭다운 목록에서 Minitab에서 양측 신뢰구간(양측)을 표시할지 또는 일측 신뢰구간(하한 또는 상한)을 표시하세요. 단측 신뢰 구간의 경우 일반적으로 더 적은 수의 관측치와 더 짧은 검사 시간으로 결론에 대해 통계적으로 확신할 수 있습니다. 많은 신뢰도 표준이 하한으로 표시되는 최악의 시나리오 관점에서 정의됩니다.
