非参数分布分析(右删失)的图形 - Kaplan-Meier 估计法

生存图 – Kaplan-Meier 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,步阶在确切失效时间处。默认情况下,使用 Kaplan-Meier 方法计算此函数。

示例输出

解释

对于在 80° C 下运行的发动机绕组,绕组在 55 小时之前能够使用的概率为 0.5。换句话说,绕组有 50% 的几率可以使用 55 小时。

累积失效图 – Kaplan-Meier 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,步阶在确切失效时间处。默认情况下,使用 Kaplan-Meier 方法计算此函数。

示例输出

解释

对于在 80° C 下运行的发动机绕组,绕组在 55 小时之前能够使用的概率为 0.5。换句话说,绕组有 50% 的几率可以使用 55 小时。

故障图 – Kaplan-Meier 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。经验故障函数总是生成一个递增的函数。因此假定失效似然作为使用时间的函数是递增的。

对于非参数分析,故障图是阶梯函数,步阶在确切失效时间处。

示例输出

多种失效模式图形 – Kaplan-Meier 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,95% 的喷水臂在至少 141.90 次循环之后没有折断,95% 的喷水臂在至少 10.02 次循环之后没有阻塞。

要最大程度地提高洗碗机的可靠性,工程师应重点改善喷水臂的阻塞问题。

折断和阻塞的瞬时故障率似乎随时间有轻微增长。

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