모수 성장 곡선에 대한 추정 옵션 지정

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이 항목의 내용

추정 방법
공정 모형
신뢰 구간

추정 방법

분포 모수를 추정할 방법을 선택합니다.

최대우도법: 우도 함수를 최대화하여 분포 모수를 추정합니다.
조건부 ML: 조건부 우도 함수를 최대화하여 분포 모수를 추정합니다. 이 방법을 사용하는 경우 Minitab에서는 형상 값에 대한 표준 오차와 신뢰 구간에 대한 추정치만을 제공합니다.
최소 제곱법: 회귀선을 확률도에 있는 점에 적합시켜 분포 모수를 추정합니다. 이 방법을 사용하는 경우 Minitab에서는 표준 오차와 신뢰 구간에 대한 추정치를 제공하지 않습니다.

참고

각 추정 방법을 사용하여 얻을 수 있는 결과에 대한 자세한 내용은 성장 곡선에 대한 모수 추정에서 확인하십시오.

공정 모형

고장/수리 비율에 추세가 존재하는지 여부에 따라 공정 모형을 선택합니다.

멱함수 공정: 멱함수 공정을 사용하여 데이터를 모형화하려면 이 옵션을 선택합니다. 증가, 감소 또는 일정 비율의 고장/수리 시간을 모형화하려면 멱함수 공정을 사용합니다. 멱함수 공정에 대한 수리 비율은 시간 함수입니다.
참고
최대우도 추정 방법(기본값)을 사용하는 경우 멱함수 모형을 AMSAA 모형 또는 Crow-AMSAA 모형이라고도 합니다. 최소 제곱 추정 방법을 사용하는 경우 멱함수 모형 추정 방법을 Duane 모형이라고도 합니다. 자세한 내용은 모수 성장 곡선의 모수 모형에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.
- 형상 모수 추정: Minitab이 표본 데이터에서 형상 모수를 추정하도록 하려면 이 옵션을 선택합니다.
- 형상 모수 설정: 형상 모수의 값을 지정하려면 이 옵션을 선택합니다. 그런 다음 양의 숫자 상수를 입력합니다. 분포 분석 또는 과거의 공정 지식을 기반으로 값을 입력할 수 있습니다.
포아송 과정: 포아송 공정을 사용하여 데이터를 모형화하려면 이 옵션을 선택합니다. 시간에 따라 안정 상태를 유지하는 고장/수리 시간을 모형화하는 데 사용합니다. 포아송 공정은 복구 가능한 시스템의 고장률을 가장 단순하게 설명하는 통계적 모형입니다. 그러나 실제로 만족되기 어려운 가정을 개선하거나 악화시키지 않는 시스템에만 적합합니다.

신뢰 구간

신뢰 수준: 0과 100 사이의 신뢰 수준을 입력합니다. 일반적으로 95%의 신뢰 수준이 효과적입니다. 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).; 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.; 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: 드롭다운 리스트에서 양측 신뢰 구간(양측)을 표시할 것인지, 단측 신뢰 구간(하한 또는 상한)을 표시할 것인지 선택합니다. 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.