指数、Weibull、対数正規プロットとあてはめ
図12.5 指数、Weibull、対数正規プロットとレポート
Weibull分布は、故障時間データの解析に最も良く使われている分布です。Weibull分布は、いろいろな統計学者が異なる方法でパラメータ化しています(表12.2 )。JMPのレポートには2種類のパラメータ化による結果が表示されます。1つはLambda(λ)とDelta(δ)を使った「極値パラメータ推定値」、もう1つはAlpha(α)とBeta(β)を使った「Weibullパラメータ推定値」です。「Weibullパラメータ推定値」は信頼性分析の文献で説明されています。たとえば、Nelson(1990)を参照してください。Alphaは、63.2%のユニットが故障する分位点を示します。Betaが1より大きい場合、ハザードは時間の経過とともに増加します。Betaが1より小さい場合、ハザードは時間の経過とともに減少します。Beta=1の場合、ハザードが一定な指数分布になります。
alpha=alpha
beta=beta
eta=alpha
beta=beta
c = alpha
m = beta
eta=alpha
beta=beta
beta=alpha
alpha=beta
p = beta
mu=log(alpha)
追加のオプションを表示するには、指数、Weibull、対数正規の各分布をあてはめるときに、Shiftキーを押しながら「Kaplan-Meier法によるあてはめ」タイトルバーの赤い三角ボタンをクリックし、希望のあてはめをクリックします。
図12.6 信頼率の等高線図