exemple d`application loi de weibull
Dans le même temps, la plupart des tests de fiabilité sont effectués sur un nombre limité d`échantillons. Après avoir cliqué sur calculer, les paramètres de la distribution β antérieure sont entrés dans la fenêtre d`entrée, comme illustré ci-dessous. Les méthodes bayésiennes présentées ensuite sont pour la distribution de Weibull à 2 paramètres. Dans les exemples ci-dessus, le paramètre de forme Weibull (β) et le paramètre de vie caractéristique (η) ont été donnés dans le cadre de la déclaration de problème. Ceci indique que ces hypothèses ont été violées. Pour les trois premières entrées, en surbrillance en jaune, nous entrons dans le Weibull de base donné dans la déclaration de problème. Quand la courbe est convexe, avec sa pente augmentant comme augmentations. Cet exemple utilisera l`outil de référence statistique rapide (QSR) de Weibull + + pour montrer comment les points du tracé de l`exemple suivant sont calculés. Suivant la même procédure décrite pour les limites de fiabilité, les limites du temps peuvent être calculées, données.
Le test est terminé au 67e jour où le dernier widget est supprimé du test. Le paramètre est un nombre pur, (i. Si le paramètre k est supposé être un nombre rationnel, exprimé sous la forme k = p/q où p et q sont des entiers, cette intégrale peut être évaluée analytiquement. Dans des cas comme celui-ci, une suspension est enregistrée, puisque l`unité testée ne peut pas être considérée comme ayant eu une défaillance légitime. Notez que les propriétés asymptotiques du MLE ne tiennent pas lors de l`estimation à l`aide de MLE, comme indiqué dans Meeker et Escobar [27]. De même, les limites sur le temps et la fiabilité peuvent être trouvées en substituant l`équation de fiabilité de Weibull dans la fonction de vraisemblance de sorte qu`il soit en termes de et de temps ou de fiabilité, comme discuté dans les limites de confiance. Entrez les données dans un folio standard Weibull + + qui est configuré pour les données d`intervalle. Ensuite, le modèle non linéaire est approximé avec des termes linéaires et les moindres carrés ordinaires sont utilisés pour estimer les paramètres. Pour k = 1, la densité a une pente négative finie à x = 0.
Il est à noter que Nelson exprime les résultats en tant que multiples de 1 000 (ou = 26. 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. Vie moyenne (μ): 170. Lorsque le MR versus les points tracés sur le papier de probabilité Weibull ne tombent pas sur une ligne droite satisfaisante et les points tombent sur une courbe, puis un paramètre de localisation,, peut exister qui peut redresser ces points. Dans cet exemple, nous constatons que le nombre d`échecs est inférieur au nombre de suspensions. La fonction caractéristique a également été obtenue par Muraleedharan et coll. La figure suivante montre les effets de ces valeurs variées sur la parcelle de fiabilité, qui est un analogue linéaire du tracé de probabilité. En outre, étant donné que l`estimation de paramètre de forme, et l`estimation de paramètre d`échelle, doivent être positives, donc et sont traitées comme étant normalement distribuées aussi bien. Les deux autres paramètres sont ensuite obtenus en utilisant les techniques décrites précédemment. Cette valeur est l`estimation du paramètre Shape, dans ce cas. Ce modèle considère les connaissances préalables sur le paramètre Shape () de la distribution Weibull lorsqu`il est choisi pour être monté sur un ensemble donné de données. Si un paramètre de décalage (mu) est connu (basé, peut-être, sur la physique du mode de défaillance), alors tout ce que vous avez à faire est de soustraire (mu) de tous les temps d`échec observés et/ou les temps de lecture et d`analyser les données décalées résultant avec un Weibull à deux paramètres.
