参数增长曲线的参数估计表

参数估计值为每个选定模型定义最佳拟合参数估计值。所有其他参数增长曲线图和统计量都以此模型为基础。

形状 (β) 的值取决于您的系统是在改善、恶化还是保持稳定。
  • 如果 0 < β < 1,则失效/修复率在降低。这样,您的系统会在一段时间内不断得到改善。
  • 如果 β = 1,则失效/修复率为常量。这样,您的系统会在一段时间内保持稳定状态。
  • 如果 β > 1,则失效/修复率是递增的。这样,您的系统会在一段时间内不断恶化。

通过估计的参数无法确定所选模型是否对数据的拟合效果良好。使用图和趋势检验可以确定模型是否充分拟合数据。

示例输出

系统: 系统 模型:幂律过程 估计法:极大似然
参数估计 95% 正态置信区间 参数 估计 标准误 下限 上限 形状 1.10803 0.067 0.984256 1.24738 尺度 128.763 22.489 91.4369 181.325

解释

对于空调数据,Minitab 已对幂律过程模型使用极大似然估计法。估计的形状参数是 1.10803,估计的尺度参数是 128.763。

工程师以 95% 的置信度断定,区间 (0.984256, 1.24738) 包含总体的真实形状。由于形状估计值与 1 之间没有显著差异,因此工程师可以推断出,系统在一段时间内以固定速率失效。

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