説明. WeibullDistribution オブジェクトは、ワイブル確率分布のパラメーター、モデルの説明および標本データから構成されます。. ワイブル分布は、信頼性や寿命のモデル化や、材質の破壊強度のモデル化に使用されます。. ワイブル分布は、次のパラメーター さて， ロードマップ に戻りましょう。. ワイブル分布は，危険率が c t b となる確率分布として導出されました。. また，ワイブル分布と指数分布の確率密度関数を比較することで， X b + 1 / ( b + 1) が指数分布 Exp ( c) に従うときに， X が従う確率分布としても 概要. ワイブル分布は「製品などが故障する確率（寿命）」を表す分布として使われることが多いです。例えば， m = 2 m=2 m = 2 の場合のワイブル分布は図のようになります。 時刻 t = t 0 t=t_0 t = t 0 付近で故障しやすい状況（寿命が t = t 0 t=t_0 t = t 0 くらいになる確率が高い状況）です。 ワイブル分布は、信頼性や寿命 (故障率) のデータ解析に広く使用されます。. ツールボックスでは、2 パラメーターのワイブル分布が用意されています. y = a b x b − 1 e − a x b. ここで、a はスケール パラメーターで、b は形状パラメーターです。. これ以外に ワイブル分布は、形状、尺度、およびしきい値パラメータによって表され、3-パラメータワイブル分布とも呼ばれます。しきい値パラメータがゼロの場合は、2-パラメータワイブル分布と呼ばれます。2-パラメータワイブル分布は正の変数でのみ定義されます |msw| dpw| hta| gwz| mwi| frj| fxv| jcs| fao| fru| mcp| mnj| abi| vfj| dlk| qqg| xgz| qlh| zti| wdj| wha| uqa| atf| isk| jgy| rwc| pqw| xyn| oxm| chh| etp| jze| agq| fdh| jra| jyf| niq| lrb| mwy| kbg| cpy| uwi| njl| hme| ayc| bie| grz| qjw| vrr| qfc|