추세 검정을 사용하면 적합한 모형이 동종 포아송 과정 또는 이종 포아송 과정인지 여부를 확인합니다.
귀무 가설을 기각하면 데이터에 추세가 있다는 결론을 내릴 수 있으며 멱함수 과정과 같은 이종 포아송 과정을 사용하여 데이터를 모형화해야 합니다.
귀무 가설을 기각하지 못하면 동종 포아송 과정 모형을 기각할 근거가 충분하지 않습니다. 멱함수 과정이 적합하더라도 동종 포아송 과정이 보다 단순한 모형이므로 이 항목을 선택하는 것이 좋습니다.
구간 데이터로는 Minitab에서 MIL-Hdbk-189 검정만 할 수 있습니다. 여러 시스템의 데이터가 한 열에 있고 시스템 식별자가 다른 한 열에 있는 경우 Minitab에서는 MIL-Hdbk-189 검정의 합동 버전을 사용합니다. 데이터가 하나의 열에 있는 경우 Minitab에서는 각 시스템이 동일한 공정에서 온 것이라고 가정합니다. 여러 시스템의 데이터가 서로 다른 열에 있는 경우 Minitab에서는 MIL-Hdbk-189 검정의 TTT 기반 버전을 사용합니다. 데이터가 여러 개의 열에 있는 경우 Minitab에서는 각 시스템이 서로 다른 공정에서 온 것이라고 가정합니다.
시간이 규칙적으로 변할 경우에는 고장과 고장 사이의 시간 패턴에 추세가 존재합니다. 추세는 단조 추세 및 비-단조 추세일 수 있습니다.
검정 | 귀무 가설 | H0 기각의 의미 |
---|---|---|
MIL-Hdbk-189(합동)
Laplace(합동) |
HPP(MTBF가 다를 수 있음) | 단조 추세 |
MIL-Hdbk-189(TTT 기반)
Laplace(TTT 기반) |
HPP(같은 MTBF) | 단조 추세 또는 이종 시스템 |
Anderson-Darling | HPP(MTBF가 다를 수 있음) | 단조 추세 또는 비-단조 추세 또는 이종 시스템 |