加速寿命試験計画の作成と評価

加速寿命試験計画（ALT計画）の設定が終了したら、［計画の作成］をクリックして最適計画を作成します。比較のために、釣合い型計画も作成されます。「計画」レポートと、作成された加速寿命試験計画の評価に役立つ「計画の診断統計量」レポートが表示されます。

メモ: デフォルトの最適計画は、分位点最適計画です。最適化基準を変更するには、［加速寿命試験計画］の赤い三角ボタンをクリックし、［ALT最適化基準］を選択します。

計画の審査

「計画」レポートには、最適計画だけでなく釣合い型計画もあります。最適計画は、故障確率の推定値が最良になるようにユニットを割り振った計画です。2つの計画の分散推定値を比較することで、釣合い型計画より実施方法が複雑な最適計画に、採用する価値があるかどうかを判断します。

図23.7 加速寿命試験の「計画」セクション 

計画

釣合い型計画の表と最適計画の表があります。1因子の場合には最初の1列に、2因子の場合には最初の2列に、因子水準が表示されます。

ユニット数

加速因子の水準の組み合わせごとに、試験に用いるユニット数。

期待故障数

指定した計画の設定における故障数の期待値。故障数の期待値は、指定された事前モデルに基づいて計算されます。

全打ち切りの確率

指定した加速因子の水準の組み合わせで試験されたユニットの故障数が0となる確率。この確率も、指定された事前モデルに基づいて計算されます。

故障確率

計画の設定で期待される故障確率。故障確率は、期待故障数を試験に用いるユニット数で割った値です。

メモ: 期待故障値と打ち切り確率は、指定した事前モデルが妥当なのものかを判断する材料になります。

釣合い型計画でのパラメータ分散

釣合い型計画におけるパラメータ推定値の分散共分散行列に比例した行列。

モデル式をパラメータqについて一次偏微分した行列をXとし、誤差分散をs2とします。通常の条件で、qの最小2乗推定量は、漸近的には不偏であり、次の漸近的な分散共分散行列を持ちます。

「釣合い型計画でのパラメータ分散」は(X‘X)-1です。微分値は数値計算によって求められます。なお、この計算は、「事前平均」セクションで指定された値を真のパラメータ値とみなして行われます。

非線形モデルの統計的詳細を参照してください。

最適計画でのパラメータ分散

最適計画における、パラメータ推定値の分散共分散行列に比例した行列。なお、この計算は、「事前平均」セクションで指定された値を真のパラメータ値とみなして行われます。

メモ: 「最適計画でのパラメータ分散」行列を、「釣合い型計画でのパラメータ分散」行列と比較すれば、最適計画で推定値の分散がどの程度小さくするかが判断できます。

計画の診断統計量の審査

「計画の診断統計量」レポートは、最適化基準・プロファイル・シミュレータで構成されています。

最適化基準

3つの最適化基準の値が表示されます。

D基準

D-最適化基準。D-最適計画の作成を参照してください。

分位点基準

分位点に関するI-最適化基準。分位点最適計画の作成を参照してください。

確率基準

故障確率に関するI-最適化基準。故障確率最適計画の作成を参照してください。

分布プロファイル

最適計画に基づいて、指定された加速因子と時間に対する故障確率が求められます。これらの故障確率は、事前平均で指定された値を真のパラメータ値として計算しています。

R精度係数(95%信頼区間)

標本サイズ、因子の水準、興味がある分位点のR精度に及ぼす影響を調べるプロファイル。「R精度係数(95%信頼区間)」は、興味がある分位点の95%信頼区間の幅に関する指標です。

シミュレータ

シミュレータを使うと、データの収集前に加速モデルを検討することができます。

シミュレーション回数

実行するシミュレーションの回数。

シミュレーション 興味がある確率

分位点について、興味がある故障確率。

シミュレーション設定: X =

加速因子における使用条件の値。

シミュレーション実行

要約統計量の表とモデルのあてはめをシミュレートしたプロットが作成されます。

戻る

計画の設定に戻って変更を加えることができます。