可靠性分析中的 Anderson-Darling 统计量

Anderson-Darling 统计量用于度量数据服从特定分布的程度。对于特定的数据集和分布，分布与数据拟合越好，此统计量越小。但是，为不同分布计算的 Anderson-Darling 统计量可能无法直接进行比较。因此，Anderson-Darling 值中的轻微差异可能不具有实际相关性。使用概率图和其他信息可以比较不同分布的拟合。

Minitab 为分布 ID 图和可靠性/生存分析计算调整的 Anderson-Darling 统计量。这些调整的 Anderson-Darling 统计量将在输出中表示为 Anderson-Darling (adj) 或 AD*。对传统 Anderson-Darling 统计量进行调整会使得统计量的值依赖用来在概率图上绘制点的方法。传统的 Anderson-Darling 统计量始终使用 Kaplan-Meier 标绘点方法。

无法为任意删失数据或多删失数据计算调整的 Anderson-Darling 统计量的 P 值。为了一致性，Minitab 不会因可靠性而打印任何 p 值，即使这些值可用也是如此。

Anderson-Darling统计量报告或 图形 > 概率图 统计 > 质量工具 > 个体分布标识 未调整。然而，菜单中命令报告 统计 > 可靠性/生存 的Anderson-Darling统计量会根据审查数据和不同的图点方法进行调整。

要比较两种不同的安德森-达林统计量，使用最大似然估计法，并使用卡普兰-迈尔法计算图点。

在这些结果中，Weibull 分布具有最小的 Anderson-Darling 统计量 6.056。但是，对数正态分布和正态分布的 Anderson-Darling 统计量值接近。

如果要检查概率图并想象一个用于连接点的阶梯函数，您会发现 Weibull、对数正态和正态分布具有与阶梯和拟合线之间相似的区域。指数分布的区域要大一些。

因此，在这些结果中，对数正态和 Weibull 分布的 Anderson-Darling 值之间的差可能没有实际区别。不同分布的百分位数估计值可以相似。因此，在这些结果中，指数和 Weibull 分布的 Anderson-Darling 值之间的差可能没有实际区别。