確率打点法 - 版の履歴

2008年11月7日 (金) 06:14にAlbeit-Kunによる

2008-11-07T06:14:14Z

Orsjwiki: "確率打点法" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-19T23:22:43Z

"確率打点法" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月11日 (水) 12:15に124.144.188.143による

2007-07-11T12:15:33Z

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'''【かくりつだてんほう (probability plotting method)】'''

$n$ 個の故障時間を小さいものから大きさの順に並べ替えた順序統計量 $t_1 \leq \cdots \leq t_n$ に対する分布関数 $F(t_i) $ の分布は総データ数 $n$ とその故障順位 $i\,(=1, \cdots, n)$ のみによって決まる. $F(t_i)$ の推定値としては $F(t_i)=(i-0.3)/(n+0.4)$, $F(t_i)=i/(n+1)$ などを用い, $({t_i, F_i})$ の対のデータをあらかじめその分布型に基づき直線となるように変換した確率紙に打点し検討を行う. ランダム打切データに対しては累積ハザード法などが用いられている.

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	<math>n \,</math> 個の故障時間を小さいものから大きさの順に並べ替えた順序統計量 <math>t_1 \leq \cdots \leq t_n \,</math> に対する分布関数 <math>F(t_i) \,</math> の分布は総データ数 <math>n \,</math> とその故障順位 <math>i\,(=1, \cdots, n) \,</math> のみによって決まる. <math>F(t_i) \,</math> の推定値としては <math>F(t_i)=(i-0.3)/(n+0.4) \,</math>, <math>F(t_i)=i/(n+1) \,</math> などを用い, <math>({t_i, F_i}) \,</math> の対のデータをあらかじめその分布型に基づき直線となるように変換した確率紙に打点し検討を行う. ランダム打切データに対しては累積ハザード法などが用いられている.		<math>n \,</math> 個の故障時間を小さいものから大きさの順に並べ替えた順序統計量 <math>t_1 \leq \cdots \leq t_n \,</math> に対する分布関数 <math>F(t_i) \,</math> の分布は総データ数 <math>n \,</math> とその故障順位 <math>i\,(=1, \cdots, n) \,</math> のみによって決まる. <math>F(t_i) \,</math> の推定値としては <math>F(t_i)=(i-0.3)/(n+0.4) \,</math>, <math>F(t_i)=i/(n+1) \,</math> などを用い, <math>({t_i, F_i}) \,</math> の対のデータをあらかじめその分布型に基づき直線となるように変換した確率紙に打点し検討を行う. ランダム打切データに対しては累積ハザード法などが用いられている.
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		+	[[category:信頼性・保全性\|かくりつだてんほう]]

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	'''【かくりつだてんほう (probability plotting method)】'''		'''【かくりつだてんほう (probability plotting method)】'''

−	$n$ 個の故障時間を小さいものから大きさの順に並べ替えた順序統計量 $t_1 \leq \cdots \leq t_n$ に対する分布関数 $F(t_i) $ の分布は総データ数 $n$ とその故障順位 $i\,(=1, \cdots, n)$ のみによって決まる. $F(t_i)$ の推定値としては $F(t_i)=(i-0.3)/(n+0.4)$, $F(t_i)=i/(n+1)$ などを用い, $({t_i, F_i})$ の対のデータをあらかじめその分布型に基づき直線となるように変換した確率紙に打点し検討を行う. ランダム打切データに対しては累積ハザード法などが用いられている.	+
		+	<math>n \,</math> 個の故障時間を小さいものから大きさの順に並べ替えた順序統計量 <math>t_1 \leq \cdots \leq t_n \,</math> に対する分布関数 <math>F(t_i) \,</math> の分布は総データ数 <math>n \,</math> とその故障順位 <math>i\,(=1, \cdots, n) \,</math> のみによって決まる. <math>F(t_i) \,</math> の推定値としては <math>F(t_i)=(i-0.3)/(n+0.4) \,</math>, <math>F(t_i)=i/(n+1) \,</math> などを用い, <math>({t_i, F_i}) \,</math> の対のデータをあらかじめその分布型に基づき直線となるように変換した確率紙に打点し検討を行う. ランダム打切データに対しては累積ハザード法などが用いられている.

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