估计加速寿命试验的百分位数和概率

在执行加速寿命检验时，为了加速失效过程，可以让单元受制于一个比普通现场条件更加极端的加速变量。使用估计子对话框上的选项可以将从加速情况获取的信息推断到设计值或常见现场条件。

百分位数和概率估计

• 输入新的预测变量值：输入新值或包含新值的列。新预测变量值的数目必须与模型中预测变量的数目相等。第一个值或列与模型中的第一个变量对应，第二个值或列与第二个变量对应，依此类推。例如，可以为单元输入设计值或常见字段条件。
• 使用数据中的预测变量值（仅存储）：使用数据中的预测变量值可以估计百分位数和/或生存概率。要获得结果，必须指定至少存储以下内容之一：百分位数、置信限、标准误或概率。

估计下列百分比的百分位数

输入要为其估计百分位数的百分比。百分位数的百分比是指预计在特定时间之前失效的项目所占的百分比（百分位数）。因此，您输入的每个值都必须介于 0 到 100 之间而且应当指示将失效的单元所占的百分比。第 n 个百分位数有 n% 的观测值位于它之下，(100-n)% 的观测值位于它之上。

默认情况下，Minitab 将估计第 50 个百分位数。如果要查看给定了预测变量值时产品寿命的开始阶段、中间阶段和结束阶段的情况，请输入 10 50 90（第 10 个、第 50 个、第 90 个百分位数）。这样，Minitab 就会估计 10% 的单元失效、50% 的单元失效和 90% 的单元失效所需的时间。

存储百分位数

指示您要存储百分位数、百分位数的标准误还是百分位数的置信限。Minitab 将这些值存储在工作表的单独列中。

估计时间概率

输入要为其估计生存概率或累积失效概率的时间。

• 估计生存概率：估计单元生存超过给定时间的概率。使用这些值确定产品是否符合可靠性要求，或比较两个或更多产品设计的可靠性。有关更多信息，请转到什么是生存概率？。
• 估计累积失效概率：估计单元将在给定时间之前失效的可能性。累积失效概率为 1 减去生存概率。

存储概率

指示您要存储概率（对于生存或累积失效）还是概率的置信限。Minitab 将这些值存储在工作表的单独列中。

置信水平

输入介于 0 到 100 之间的置信水平。通常，置信水平为 95% 即可。95% 置信水平指示区间中包含实际总体参数的可信度为 95%。也就是说，如果您从总体中收集了 100 个随机样本，则可以预计大约有 95 个样本生成包含实际总体参数值的区间（如果所有数据都可以收集和分析）。

较低的置信水平（如 90%）生成的置信区间较窄而且可能会减少所需的样本数量或检验时间。但是，置信区间中包含总体参数的可能性会减小。

较高的置信水平（如 99%）会增加置信区间中包含总体参数的可能性。但是，检验可能需要较大的样本数量或较长的检验时间才能获得足够窄的有用置信区间。

置信区间

从下拉列表中，指示您希望 Minitab 显示双侧置信区间（双侧）还是单侧置信区间（下限或上限）。单侧区间通常只需较少的观测值和较短的检测时间即可确保结论在统计意义上可信。许多可靠性标准用最坏情况方案（用下限表示）定义。