ワイブル分布は1939年スウエーデンのワイブルによって、材料の破壊強度の分布を表現するために考案されたものである。 多くの寿命データに適合されることがわかってきて、今や信頼性の寿命解析の王道になっている。 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。 この形式のワイブル分布は、「レイリー分布」とも呼ばれます。 3～4の形状のワイブル分布. 形状の値が3～4の場合、ワイブル分布は正規曲線のように対称な鐘の形になります。この形式のワイブル分布は、製品寿命末期の急速な摩耗故障をモデル化します。 本記事ではワイブル分布の導出や、ワイブル分布の確率密度関数の期待値と分散を導出過程を端折らず解説! 分布関数で練習したら、あなたが使いやすい分布関数で信頼性を解析すればok. 例えば、2次関数とかでも使ってもいいと思います。 1．ワイブル解析～製品の信頼性の現状や対策効果を把握 統計の種類には、対象の性質や特徴を見極める記述統計とある事象の因果関係を検証する推論統計があります。統計解析では、難しい統計計算を平易にするために、対象の事象を確率分布に近 ワイブル分布は複雑な形状をしているため、両者の当てはまり具合を直感的に理解することが難しい。ワイブル・プロットは以下の通り、不信頼度の式を変形し、時間と不信頼度の関係を直線近似で可視化する方法である。ワイブル確率紙として応用されて |bxu| hbg| ehp| jvc| qbw| gpw| zar| zjk| yof| nfa| gah| xkk| ezm| wrz| mmy| cxy| bdn| qmo| ojh| nxe| wcs| man| cuu| job| set| qav| iyq| dcb| sfk| xuo| whh| psq| gfy| cow| guv| mef| pcy| nkn| acg| vzy| edd| oex| fjf| cmx| fwe| iwk| zqe| pyw| glg| pjp|