모수 성장 곡선의 동일 형상(또는 척도 또는 MTBF) 모수에 대한 검정

고장/수리 데이터가 둘 이상의 시스템에서 가져온 것일 경우 Minitab에서는 동일 형상(또는 척도 또는 평균 고장 시간) 모수에 대한 검정을 제공합니다.

이 검정에 대한 가설은 다음과 같습니다.

H₀: 형상 모수(또는 척도 모수 또는 MTBF)가 모두 같습니다.
H₁: 하나 이상의 형상 모수(또는 척도 모수 또는 MTBF)가 다른 모수들과 다릅니다.

카이-제곱 검정을 사용하면 서로 다른 시스템의 형상 모수가 서로 유의하게 다른지 여부를 판단할 수 있습니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다.

p-값이 α-값보다 작거나 같으면 하나 이상의 시스템에 대한 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다.
p-값이 α-값보다 크면 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

모수 성장 곡선을 추정할 때 Minitab에서는 하나의 열에 있는 모든 시스템이 동일 공정에서 추출된 것으로 가정합니다. Minitab에서는 동일한 공정에서 추출된 모든 데이터에 대해 하나의 성장 곡선을 생성합니다. 귀무 가설을 기각하고 형상 모수(또는 척도 모수 또는 MTBF)가 다르다는 결론을 내리면 이 가정을 사용할 수 없습니다. 이 경우 서로 다른 시스템에서 추출한 데이터를 시스템별로 분석해야 합니다.

데이터가 동일한 공정에서 추출되고 시스템 변수를 사용하는 경우 Bartlett의 수정된 우도비 검정을 사용합니다. 데이터가 다른 공정에서 추출되고 기준(그룹화) 변수를 사용하는 경우 Minitab에서는 우도비 카이-제곱 검정을 사용합니다.

참고

구간 데이터의 경우에는 이러한 검정을 사용할 수 없습니다.

출력 예

동일 형상 모수에 대한 검정

Bartlett의 수정된 우도 비 카이-제곱

검정 통계량	10.88
P-값	0.539
DF	12

해석

공기 조절 장치 데이터의 경우 p-값 0.539는 α-값 0.05보다 큽니다. 따라서 엔지니어들은 서로 다른 시스템의 형상 모수가 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.