参数分布分析(右删失)的数据注意事项

为了确保结果有效,请在收集数据、执行分析和解释结果时考虑以下准则。

您收集的数据通常是失效时间
例如,您可以收集以特定温度检验的单元的失效时间。您也可以收集不同温度或不同应力变量组合下的失效时间样本。或者,数据可以度量产品在单元中的使用情况(例如,轮胎在失效之前运行的英里数),而不是时间。
数据必须是右删失数据或者没有删失
数据应当仅由确切失效时间和/或右删失观测值组成。如果某些检验单元在研究结束之前未失效(因此您仅知道在其之后发生失效的时间),则数据是右删失数据。如果数据中包括左删失观测值(您仅知道在其之前发生失效的时间)或区间删失观测值(您仅知道在其间发生失效的时间段),请使用参数分布分析(任意删失)。有关删失数据的更多信息,请转到数据删失
如果数据为多删失数据,您必须有一个删失指示符列。
如果检验单元在不同的时间删失,则数据是多删失的。对于多删失数据,失效时间与删失时间互相混杂在一起。在这种情况下,必须有一列中的文本值或数值指示每个观测值是实际失效还是在失效之前已从检验中删除的单元(删失)。有关删失数据的更多信息,请转到数据删失
要单独评估每个失效原因,请记录失效模式
失效模式指示失效的原因。由于不同的失效模式通常具有不同的失效分布,因此请考虑尽可能按照失效模式对失效数据进行分组。要获取每个失效模式以及整个系统的结果,请在一个工作表列中记录每个系统失效的原因。有关更多信息,请转到什么是失效模式?
所选择的分布必须充分拟合您的数据
如果选定的分布无法很好地拟合数据,则百分位数、失效概率和生存概率的估计值将不准确。要确定哪个参数分布可对您的数据进行最佳拟合,请使用分布 ID 图(右删失)。如果没有参数分布能够对数据进行充分拟合,请改为使用非参数分布分析(右删失)
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