비교
"수명 분포 적합" 보고서의 "비교" 섹션에는 "비모수 중첩" 섹션에서 선택한 분포의 프로파일러가 표시되며 다음 탭이 포함됩니다.
• 분포
• 분위수
• 위험
• 밀도
• 가속 요인
• 비교 기준
특정 프로파일러를 표시하려면 "비모수 중첩" 섹션에서 적절한 분포 옵션을 선택합니다.
프로파일러
처음 5개 탭에는 선택한 분포에 대한 프로파일러가 표시됩니다. 처음 4개 프로파일러에 표시된 곡선은 사건 발생 시간 변수와 설명 변수 둘 다에 해당합니다. "가속 요인" 프로파일러 탭은 가속 요인(설명 변수)에만 해당합니다. Figure 4.8에서는 Weibull, 로그 정규, Frechet 및 로그로지스틱 분포에 대한 분포 프로파일러를 보여 줍니다.
그림 4.8 분포 프로파일러
비슷한 결과가 "분위수", "위험" 및 "밀도" 탭에 나타납니다. 분포, 분위수, 위험, 밀도 및 가속 요인 프로파일러는 다른 플랫폼의 예측 프로파일러와 비슷하게 동작합니다. 예를 들어 Temp와 Hours의 세로선을 드래그하여 각 분포 값이 온도와 시간에 따라 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다. 예측 프로파일러에 대한 자세한 설명은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오.
분위수
외삽을 위해 분위수 프로파일러를 사용할 수 있습니다. 데이터가 Weibull 분포로 표현된다고 가정해 보겠습니다. Figure 4.10의 Weibull 가속 요인 프로파일러를 보면 섭씨 10도의 사용 조건 온도에 대한 섭씨 45도에서의 가속 요인은 17.42132임을 확인할 수 있습니다. 분위수 탭을 선택하여 Weibull 분포에 대한 분위수 프로파일러를 확인합니다. 확률도에서 세로선을 선택하고 확률이 0.5가 되도록 드래그합니다. 확률이 0.5로 설정된 Figure 4.9에서는 섭씨 45도에서 고장 확률 0.5에 대한 분위수가 13943.92시간임을 알 수 있습니다. 따라서 섭씨 10도에서 유닛의 50%가 13943.92 * 17.42132 = 242921시간까지 고장 난다고 예상할 수 있습니다.
그림 4.9 Weibull 분위수 프로파일러
가속 요인
가속 요인 탭을 선택하면 지정된 각 분포에 대한 사건 발생 시간 변수의 가속 요인 프로파일러가 표시됩니다. Figure 4.10을 생성하려면 "수명 분포 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 모든 분포 적합을 선택합니다. "수명 분포 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 시간 가속 사용 조건 설정을 선택하고 원하는 값을 입력하여 설명 변수의 사용 조건 값을 수정합니다. 설명 변수와 사용 조건 값이 프로파일러 제목 옆에 나타납니다.
그림 4.10 가속 요인 프로파일러
가속 요인 프로파일러를 사용하면 사용 조건 값 및 모수 분포 가정과 비교할 때 가속 시험 조건에 대한 고장 시간을 추정할 수 있습니다. 시간-가속 그림의 해석은 일반적으로 사용 조건의 p번째 분위수와 가속 시험 조건의 p번째 분위수의 비율입니다. 이 관계는 분포가 로그 정규, Weibull, 로그로지스틱 또는 Frechet이고 척도 모수가 모든 수준에 대해 일정한 경우에만 적용됩니다. 분포의 파라미터화에 대한 자세한 내용은 분포에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
참고: 설명 변수가 이산형인 경우, 설명 변수가 이산형으로 처리되는 경우, 사용자 정의 계산식에 단일 척도 요인이 사용되지 않는 경우 또는 분포가 정규, SEV, 로지스틱 또는 LEV인 경우에는 가속 요인 프로파일러가 나타나지 않습니다.
비교 기준
"비교 기준" 탭에는 관심 분포에 대한 -2*로그 가능도, AICc 및 BIC 기준이 표시됩니다. Figure 4.11에서는 Weibull, 로그 정규, 로그로지스틱 및 Frechet 분포에 대한 값을 보여 줍니다. 데이터에 더 나은 적합을 제공하는 분포가 "비교" 보고서 상단에 AICc별로 정렬되어 표시됩니다.
그림 4.11 비교 기준 보고서 탭
이 보고서에서는 로그 정규 및 로그로지스틱 분포에 대해 가장 낮은 기준 값이 표시되므로 이러한 분포가 데이터에 가장 잘 적합된다는 것을 나타냅니다. 기준에 대한 자세한 내용은 선형 모형 적합의 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.