分布 ID 图(右删失)的分布 ID 图

使用概率图可比较常见分布的拟合,以便选择最佳拟合分布。如果概率图上数据点的位置相对形成一条直线,则可以断定,使用该分布对数据建模是比较合理的。因此,最佳拟合分布是数据点尽可能紧密沿拟合线分布。

图中的点是基于非参数方法估计的失效百分位数。将指针放在某个数据点上时,Minitab 将显示观测到的失效时间和估计的累积概率。

该线基于拟合分布。在此例中,Weibull、对数正态、指数和正态是拟合分布。将指针放在拟合线上时,Minitab 显示各个百分比的百分位数表。

对于极大似然估计法 (MLE),Minitab 显示 Anderson-Darling (adj) 统计量以评估每个分布的拟合。

在使用最小二乘 (LSXY) 估计法时,Minitab 显示 Pearson 相关系数,该系数是一个不大于 1 的正数。相关系数值越大,表明分布提供的拟合越好。

注意

有关解释 Anderson-Darling (adj) 统计量的更多信息,请转到“拟合优度”

示例输出

解释

对于发动机绕组数据,概率图显示 Weibull 分布和对数正态分布对数据的拟合比指数分布或正态分布好。对数正态分布对这些数据的拟合似乎最好。

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