Dans cet exemple, nous déterminerons la valeur médiane de classement utilisée pour tracer la 6e défaillance à partir d`une taille d`échantillon de 10. Dans la théorie et les statistiques de probabilité, la distribution de Weibull/ˈ veɪbʊl/est une distribution de probabilité continue. L`information de Fisher, “rendements. Il s`agit d`une situation très courante, car les tests de fiabilité sont souvent terminés avant que toutes les unités échouent en raison de contraintes financières ou de temps. ETA (médiane) = 5321. Entrez les données dans un folio standard Weibull + + qui est configuré pour les données d`intervalle. Pour, augmente comme augmente et devient approprié pour représenter le taux d`échec des unités présentant des échecs de type d`usure. La même méthode peut être utilisée pour calculer les limites inférieures d`un côté et les limites recto-verso sur la fiabilité. En outre, il est important de noter que nous avons utilisé le terme soustraire un gamma positif ou négatif, où la soustraction d`un gamma négatif équivaut à l`ajouter. Plus précisément, puisque c`est toujours positif, nous pouvons supposer que ln () suit une distribution uniforme, appliquant la règle de Jeffrey comme indiqué dans Gelman et coll.

La petite différence entre les résultats publiés et ceux obtenus à partir de Weibull + + est due à la différence dans la méthode d`estimation. Le tableau suivant présente les données. Encore une fois, la première tâche consiste à mettre la fonction de fiabilité dans une forme linéaire. Les équations pour ces fonctions de la distribution de Weibull seront présentées dans la section suivante, sans dérivations pour des raisons de concision et de simplicité. Comme l`indique l`intrigue, les distributions de Weibull avec β < 1 ont un taux d`échec qui diminue avec le temps, aussi connu comme des échecs infantiles ou précoces. Notez que certains praticiens supposent erronément qui est égal à la MTTF,. Il est facile de voir pourquoi ce paramètre est parfois appelé la pente. Les temps de défaillance enregistrés sont 200; 370; 500; 620; 730; 840; 950; 1 050; 1 160 et 1 400 heures. Par conséquent, une flexibilité de forme considérable est nécessaire. Quand la courbe est convexe, avec sa pente augmentant comme augmentations. Cette option est la valeur par défaut dans Weibull + + lorsque vous traitez des données d`intervalle.

Les points typiques de la distribution postérieure utilisée sont la moyenne (valeur attendue) ou médiane. Les méthodes bayésiennes présentées ensuite sont pour la distribution de Weibull à 2 paramètres. De Wayne Nelson, exemple de fan, analyse des données sur la vie appliquée, page 317 [30]. Il est recommandé que l`analyste ait une estimation très bonne et justifiable pour β avant d`utiliser la distribution à un paramètre de Weibull pour l`analyse. Cette procédure est itéré jusqu`à ce qu`une solution satisfaisante soit atteinte. Par défaut, Weibull + + utilise une précision de double précision lors du calcul des rangs médians. Tout d`abord, ouvrez l`outil de référence statistique rapide et sélectionnez l`option Inverser les valeurs de distribution F. Le paramètre est un nombre pur, (i. Si l`on désire estimer les limites de confiance sur la fiabilité pour un temps donné à partir de la ligne tracée ajustée, ces limites doivent être obtenues pour une entrée sur l`axe temporel. Utilisez le QSR pour calculer la valeur de F0.

Loi de weibull exemple