非参数分布分析(右删失)的图形 - 精算估计法

生存图 – 精算估计法

生存图描述项目在特定时间之前能够生存的概率。因此,该图显示产品在一段时间内的可靠性。Y 轴显示生存概率,X 轴显示可靠性度量(时间、份数、驾驶英里数)。

对于非参数分析,生存图是阶梯函数,步阶在每个区间的端点处。在本例中,使用精算估计法计算此函数。

示例输出

解释

对于在 80° C 下运行的发动机绕组,绕组将生存到 60 小时的概率为 0.42。

累积失效图 – 精算估计法

累积失效图描述物品将在特定时间之后失效的概率。因此,图中显示产品在一段时间内的失效概率。Y 轴显示失效概率,X 轴显示可靠性度量(时间、份数、驾驶英里数)。

对于非参数分析,累积失效图是阶梯函数,步阶在每个区间的端点处。在本例中,使用精算估计法计算此函数。

示例输出

解释

对于在 80° C 下运行的发动机绕组,绕组将在 60 小时或 60 小时之前失效的概率为 0.58。

故障图 – 精算估计法

故障函数以单元生存时间函数的形式提供了失效似然的度量。如果您决定使用参数估计法,则可以使用非参数故障图帮助确定哪种分布可能适合于对数据建模。

对于非参数分析,故障图是阶梯函数,步阶在每个区间的中点处。在本例中,使用精算估计法计算此函数。

示例输出

解释

对于在 80° C 下运行的发动机绕组,故障函数在 50 到 70 小时这一区间之前一直递增,在 70 小时之后将递减。

多种失效模式图形 – 精算估计法

对于多种失效数据,Minitab 将针对每种失效模式显示相应的图形。

对每个图形进行解释,就像只存在一种失效模式。
  • 使用生存图可评估物品在特定时间之前能够使用的概率。因此,生存图显示产品在一段时间内的可靠性。
  • 使用故障函数可将失效似然视为单元持续时间的函数(在特定时间 t 的瞬时失效率)。故障图显示一段时间内的失效率趋势。

示例输出

解释

对于洗碗机数据,喷水臂在 200 次循环内不会折断的概率为 95%,在 200 次循环内不阻塞的概率为 51%。

折断的瞬时故障率似乎随时间有轻微增长。但是,阻塞的瞬时故障率似乎随时间下降。

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