一位可靠性工程师想评估新型消声器的可靠性，并估计预期 50,000 英里保修的保证索赔的比率。工程师收集了新旧两种类型的消声器的失效数据。每隔 10,000 英里对消声器进行一次失效检测。
工程师记录每个 10,000 英里间隔的失效次数。因此，数据为任意删失。工程师使用分布概要图（任意删失）来将 Weibull 分布与数据拟合并直观地评估生存率和失效率与时间的关系。
- 打开样本数据，消声器可靠性.MTW。
- 选择。
- 在初始变量中，输入开始（旧）开始（新）。
- 在结尾变量中，输入结束（旧）结束（新）。
- 在频率列（可选）中，输入频率（旧）频率（新）。
- 选择参数分析。从分布中，选择Weibull。
- 单击确定。
解释结果
概率图指示 Weibull 分布能够很好地拟合两个变量的这些数据。
使用故障函数图可以比较不同变量的失效率。例如，在行驶英里数小于 90,000 时，新消声器设计的失效率小于旧设计的失效率。
使用生存函数图可以比较不同变量的生存率。例如，在行驶的所有英里数中，新设计中生存的消声器所占的百分比大于旧设计中的百分比。
