故障函数以单元生存时间函数的形式提供了失效似然的度量(在特定时间 t 的瞬时失效率)。
尽管非参数故障函数不依赖于任何特定的分布,但是,如果您决定使用参数估计法,则可以使用非参数故障函数来帮助您确定哪种分布适合于对数据建模。所选分布具有的故障函数应类似于非参数故障函数。
时间摘录 (Time) | 故障估计 | 标准误 | 密度估计 | 标准误 |
---|---|---|---|---|
10000 | 0.0000000 | * | 0.0000000 | * |
25000 | 0.0000003 | 0.0000002 | 0.0000003 | 0.0000002 |
35000 | 0.0000011 | 0.0000003 | 0.0000010 | 0.0000003 |
45000 | 0.0000033 | 0.0000006 | 0.0000032 | 0.0000005 |
55000 | 0.0000114 | 0.0000011 | 0.0000103 | 0.0000009 |
65000 | 0.0000223 | 0.0000017 | 0.0000171 | 0.0000012 |
75000 | 0.0000447 | 0.0000027 | 0.0000249 | 0.0000013 |
85000 | 0.0000733 | 0.0000044 | 0.0000232 | 0.0000013 |
对于新消声器数据,新款消声器在 55,000 英里处的失效可能性比 35,000 英里处的失效可能性大 10.36 (0.0000114/0.0000011) 倍。
密度估计描述失效时间的分布,并提供产品在特定时间失效的似然度量。
尽管非参数密度函数不依赖于任何任何特定的分布,但是,如果您决定使用参数估计法,则可以使用非参数密度函数来帮助您确定哪种分布适合于对数据建模。所选分布具有的密度函数应类似于非参数密度函数。
时间摘录 (Time) | 故障估计 | 标准误 | 密度估计 | 标准误 |
---|---|---|---|---|
10000 | 0.0000000 | * | 0.0000000 | * |
25000 | 0.0000003 | 0.0000002 | 0.0000003 | 0.0000002 |
35000 | 0.0000011 | 0.0000003 | 0.0000010 | 0.0000003 |
45000 | 0.0000033 | 0.0000006 | 0.0000032 | 0.0000005 |
55000 | 0.0000114 | 0.0000011 | 0.0000103 | 0.0000009 |
65000 | 0.0000223 | 0.0000017 | 0.0000171 | 0.0000012 |
75000 | 0.0000447 | 0.0000027 | 0.0000249 | 0.0000013 |
85000 | 0.0000733 | 0.0000044 | 0.0000232 | 0.0000013 |
对于新消声器数据,新款消声器在 55,000 英里处的失效可能性比 35,000 英里处的失效可能性大 10.3 (0.0000103/0.0000010) 倍。