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    일부 테스트 결과와 함께 신뢰성 계산

    제레미 Gernand으로 | 2008년 5월 14일

    답변을하기 전에 완료하는 방법. 사람들은 왜 항상 이렇게 참을성이세요? 왜 그들이 방금 전에 답변 부탁 검사가 완료될 때까지 기다릴 수 없어? 로서 내가 안정성 테스트 프로그램에 참여했습니다 그 질문은 언제든지 들었어요 난 그냥 인간의 본성입니다 같아요. 하지만 만약 우리가 우리가 훨씬 더 많은 데이터를 위해 롤 때까지 기다렸다가 더 잘 알거 그리고, 거기 시간 우리는 우리의 프로젝트의 일부 테스트 결과를 바탕으로 관중석을 평가할 수있습니다.

    잘 생각해보세요. 아마 눈치가 그 멀티 일부 의약품, 의료 절차, 또는 장치 재판의 효과에 대한 수사로 의학 실험에서 때로는 (거의) 그냥 잠시 동안 중단됩니다. 때문에 충분한 통계가 마약이나 프로 시저 또는 매우 유익한 유해되었는지 확인합니다 수집된 왔고 그 결과입니다. 그 결과 놀라운있습니다 이렇게 일찍 와서. 연구팀은 노력 실험을 위해 그들은 디자인을 대량 보낼 사람들의 답변을 확인하려면 적당한 양의 시간과 오른쪽의 길이를 포함합니다. 윤리 요구 실험에 너무 많은 개인에 너무 긴 시간의 기간 동안 실시하지 않습니다. 그럼, 우리가 어떤 면에서는 지속적인 테스트에서 일부 통계가 중요한 정보를 제공할 수있을 것입니다.

    내가 어떤 부분에서 시험 결과에 대한 대답을 제공해야 할 수도있습니다적인 상황을 설명하자. 많은 상황에서도 데이터가 매우 적은 최상의 안정성을 분석가로서 귀하의 신뢰성을 기반으로 박약한 어떤 대답 조항을 만들어 제공할 수있습니다. 우리가 가속 수명 시험 장치 (20)의 인구를 테스트한다고 가정해 봅시다. 100 명 중에 27 일주기의 상응하는 삶 20 우리가 전체의 6 단위에 실패했습니다. 우리는 이전 테스트에서 우리는 약 2.4의 베타 버전을 weibull 모양 요인과 실패 데이터에 대한 우리의 시간이 기하 급수적으로 해본 그래프는 (예를 들어, 해당 페이지를 볼 수와 일치합니다) 기대하고있습니다. 까지 테스트가 완료되면 해당 요소가 불확실성의 원천이 될 것입니다. 그리고 물론, 우리는 우리가 시험을 적절하게 설계되었습니다 가정합니다.

    자, 표준 6 시그마 기법을 사용 (기본적인 것들 최소한), 우리가 데이터를 얼마에 추가하지 않습니다. 아니 하나의 단위를 성공적으로 테스트 완료했습니다 그래서 우리가 여부에 상관없이 어떤 장치도 시험 기간이 살아남을 수있는 말을 좀해야한다. 하지만, 우리는 우리의 weibull 분포 곡선 %가 주어진 우리의 데이터를 넣을 수 시간 내에 특정 지점에서 우리의 가정 베타 값 값에 실패했습니다. 다시 말하지만,이 정확히 우리는 결국 무엇을 계산 일치하지 않습니다,하지만이 중간 단계에서 유용한 정보를 제공할 수있습니다.

    무료 weibull 계산기 본 사이트에서 사용할 수를 사용하여, 내 입력 값을 제공하고 결과를 검토합니다. 우리의 정보는이 단계에서 불확 실한 경우에 이러한 좋은 기회가 귀하의 입력 결과의 감도를 테스트하는 것입니다. 15 %로 10 %에 의해 다양한 입력 및 인용 가치가 편차를 기반으로 범위로 예비 결과 적어도 가능성이 최종 값의 영역을 발견하면, 더 자신감을 제공할 수있습니다. 결과를 계산에서 얻은 보여줍니다 아래의 이미지입니다. 30 % 27 %의 삶과 2.4 베타 완벽한 실패와 부분적인 테스트에 대한 신뢰성 Weibull 계산기 검색 결과

    보시다시피, 우리의 결과는 우리 단위의 99.97 % 100주기 전에 약 42 사이클의 실패 사이의 평균 시간과 실패 것을 나타냅니다. 그건 좋은 상황이 아니 예요. 우리는 지금 시험을 중단하고 우리의 디자인을 개선, 비록 우리가 테스트 유닛의 70 %를 완벽하게 운영하는 것이 좋습니다. 프로세스의이 단계에서 결론을 확인하기에 충분한 데이터가이 경우, 우리는 않습니다. 만약 우리가 시험을 계속, 그게 우리가 할 수있을 것이라고 결론을 만들어 더 많은 사실입니다 그리고 수행하는 자세한 분석, 그런데 왜 우리가 이야기의 결말을 알고 가세요.

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    제목 : 분석 |