기본적으로 Minitab은 MIL-Hdbk-189(합동), MIL-Hdbk-189(TTT 기반), Laplace(합동), Laplace(TTT 기반), Anderson-Darling 등 다섯 개의 추세 검정을 제공합니다. 자세한 내용은 추세 검정(적합도 검정이라고도 함)에서 확인하십시오.
MIL-Hdbk-189 | Laplace의 | ||||
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TTT 기반 | 합동 | TTT 기반 | 합동 | Anderson-Darling | |
검정 통계량 | 378.17 | 378.28 | 0.86 | -0.40 | 0.94 |
P-값 | 0.107 | 0.448 | 0.388 | 0.688 | 0.389 |
DF | 424 | 400 |
공기 조절 장치 데이터의 경우 적합도 검정에 대한 p-값은 0.107, 0.448, 0.388, 0.688, 0.389입니다. 모든 p-값이 α = 0.05보다 크기 때문에 엔지니어는 데이터에 추세가 존재한다는 충분한 증거가 없다는 결론을 내릴 수 있습니다. 이 결과는 멱함수 공정에 대한 형상 모수 1과 일치합니다.
멱함수 공정을 통해 적절한 적합치가 제공되더라도 데이터에 추세가 없을 경우에는 2개의 모수 모형을 사용할 필요가 없습니다. 따라서 엔지니어는 더 간단한 동종 포아송 공정을 사용하여 이러한 데이터를 모형화할 수 있습니다.