分布 ID 图（右删失）中百分位数的方法和公式

百分位数用来估计总体的一定百分比发生失效的时间。默认情况下，Minitab 显示百分位数表格，以供对常见的百分位数进行参数分布分析。

百分位数的标准误是方差的平方根。

, , , , , , , , , , 和 表示 μ、σ、α、β、θ 和 λ（从 Fisher 信息矩阵的逆矩阵的相应单元提取）的 MLE 的方差和协方差。

用于每个分布的百分位数和方差估计值的公式如下所示：

最小极值

Weibull

3 参数 Weibull

指数

双参数指数

正常

对数正态

3 参数对数正态

Logistic

对数 Logistic

3 参数对数 Logistic

表示法

分布	置信限
最小极值 正态 Logistic
Weibull 指数 对数正态 对数 Logistic	其中，（对于 Weibull 分布） （对于指数分布） （对于对数正态和对数 Logistic 分布）
3 参数 Weibull 双参数指数 3 参数对数正态 3 参数对数 Logistic	如果 λ < 0： 如果 λ 0： 其中，（对于 3 参数 Weibull 分布） （对于双参数指数分布） （对于 3 参数对数正态和对数 Logistic 分布）

如果要为估计的 x_p 计算方差，请参见“百分位数和百分位数的标准误”。

表示法

项	说明
zα	标准正态分布的 临界值上限，在该分布中，100α % 是置信水平。