고장이 적거나 없는 경우 을 사용하여 결과를 얻을 수 있습니다. 분석에서는 과거 값을 분포 모수로 사용할 수 있습니다. 과거 값이 정확하다는 가정에서 다음 통계량에 대한 신뢰 하한을 얻을 수 있습니다.
형상 모수 또는 척도 모수를 추정하여 분포 분석을 수행하는 경우 Bayes 분석 기술이 사용됩니다. Weibull 모형의 경우 이 기술을 일반적으로 Weibayes라고 합니다. Bayes 분석을 사용하면 공정에 대한 이전 지식을 사용하여 현재 관측치에 대해 추론할 수 있습니다. 고장 데이터를 수집하고 고장이 없으면 다음 네 가지 기준이 충족되는 경우 Bayes 신뢰도 분석을 수행할 수 있습니다.
- Weibull 또는 지수 분포에서 데이터를 추출한 경우
- 데이터가 우측 관측 중단된 경우
- 모수를 추정하는 데 최대우도 추정 방법을 사용할 경우
- 형상 모수(Weibull 분포)에 과거 값을 제공하는 경우. 지수 분포에서 데이터를 추출한 경우에는 형상 모수에 자동으로 1이 지정됩니다.
참고
3-모수 Weibull 또는 2-모수 지수 분포에서 데이터를 추출하는 경우 분계점 모수에 대한 과거 값도 제공해야 합니다.
Weibayes 분석 수행의 예
고장이 없는 신뢰도 데이터 집합이 있다고 가정합니다. 시간 값은 C1, 관측 중단 값은 C2에 있고 데이터는 Weibull 분포에서 추출됩니다. 데이터 집합에 고장이 없는 경우 고장이 임박했다고 가정하고 아래 단계에 따라 Weibayes 분석을 수행하십시오.
- 을 선택합니다.
- 변수에 C1을 입력합니다.
- 가정된 분포에서 Weibull 분포을 선택합니다.
- 관측 중단을 클릭합니다.
- 관측 중단 열 사용을 선택하고 C2를 입력합니다. 관측 중단 열에서 관측 중단된 관측치를 나타내는 값을 관측 중단 값에 입력하고 확인을 클릭합니다.
- 추정치을 클릭합니다.
- 추정 방법에서 최대우도법을 선택합니다.
참고
고장이 없는 분석에는 최소 제곱 추정 방법을 사용할 수 없습니다.
- Bayes 분석 아래 형상 모수(기울기-Weibull) 또는 척도 모수(1/기울기-기타 분포) 설정 값에 가정된 값을 입력합니다.
- 신뢰 수준에 50을 입력합니다.
참고
데이터에 고장이 없으면 일반적으로 10% 하한이 척도 모수의 추정치로 사용됩니다.
- 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
