信頼性試験計画に対して標本サイズを計算するには、以下の数値と精度の種類を指定します。
アルファ
精度に対する信頼区間における信頼水準。
分布
故障時間に対して想定する確率分布。使用できる確率分布は、Weibull分布・対数正規分布・Frechet分布・対数ロジスティック分布・最小極値分布・正規分布・最大極値分布・ロジスティック分布です。これらの分布に関する詳細は、信頼性/生存時間分析の「寿命の一変量」プラットフォームの統計的詳細を参照してください。
位置
故障時間の確率分布における位置パラメータ。
メモ: ただし、「分布」が「Weibull」の場合は、位置パラメータではなくて、「Weibull a」を指定するようになります。
スケール
故障時間の確率分布における尺度パラメータ。
メモ: ただし、「分布」が「Weibull」の場合は、尺度パラメータではなくて、「Weibull b」を指定するようになります。
精度の指標
精度の指標として何を使うかを指定します。推定の対象（故障時間または故障確率）の期待される信頼区間に基づいて、精度の指標は定義されます。この精度の指標には、次のような選択肢があります。
区間比
精度を、上限を下限で割ったものの平方根として定義します。上限は下限以上であるため、この比は必ず1より大きくなります。区間比が小さいほど、その推定値の精度は高くなります。
両側区間の絶対幅
精度を信頼区間の幅、つまり上限と下限の差として定義します。
下側片側区間の絶対幅
精度を区間の下側の幅、つまり推定値とその信頼区間の下限の差として定義します。
両側区間の相対幅
精度を、信頼区間の上限と下限の差を、推定値で割ったものとして定義します。これは、信頼区間の相対的な幅です。
下側片側区間の相対幅
精度を、推定値と信頼区間の下限との差を推定値で割ったものとして定義します。これは、下側信頼区間の相対的な幅です。
目標
試験の目的を選択します。以下の目標から1つを選択し、該当する値を入力します。
– 故障確率に対する時間を推定: 故障確率 p =
– 時間に対する故障確率を推定: 時間 t =
メモ: プロットは、故障時間に関する確率分布の累積分布関数です。実験の目的によって、故障時間または故障確率の推定値がラベルとして表示されます。
以下の値のうち、2つを指定して3つ目の値を求めます。
標本サイズ
信頼性試験で使用するユニットの個数。
打ち切り時間
信頼性試験を行う試験期間。
精度
精度の水準。この精度が何であるかは、「精度の指標」での選択内容に応じて定義されます。
続行
空白の値が計算されます。
戻る
前の「標本サイズと検出力」起動ウィンドウに戻ります。
標本サイズ・打ち切り時間・精度の他にも次のような値が計算されます。
故障数の期待値
指定した信頼性試験で期待される故障数。
故障が3個未満である確率
指定した信頼試験の結果、故障数が3個未満になる確率。分布の位置パラメータと尺度パラメータを確実に推定するためには、故障数が3個以上である必要があるため、この確率は重要です。故障数が1個または2個の場合、推定値は不安定になります。この確率が大きい場合、分布のパラメータを確実に推定するには故障数が十分でない可能性があります。標本サイズを大きくするか、打ち切り時間を延長すると、故障が3個未満になる確率は小さくなります。
大標本近似の共分散行列
故障分布の位置パラメータと尺度パラメータの分散共分散行列の推定値が表示されます。