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차 례
Ⅰ. 와이블 분포
1
Ⅱ. 생명표법
2
Ⅲ. 실습내용 `1` 대형마트 데이터
1. 부품번호 및 고장번호
4
2. 대형마트의 사용환경
4
3. 부품의 고장분석
3.1 qdC / sk01
4
3.2 qdD / sk01
4
3.3 qdD / sk05
5
4. 분석결과 값
6
5. 대형마트 내에서의 비교 분석
7
Ⅳ. 실습내용 `2` 소형마트 데이터
1. 부품번호 및 고장번호
8
2. 소형마트의 사용환경
8
3. 부품의 고장분석
3.1 qdC / sk01
9
3.2 qdD / sk01
9
3.3 qdD / sk07
10
4. 분석결과 값
10
5. 소형마트 내에서의 비교 분석
12
Ⅴ. 실습내용 `3` 두 데이터간의 비교분석
1. 대형마트 데이터의 내부분석과 소형마트 내부분석의 비교
14
2. 변인 통제 상태에서 두 데이터간의 상대적 비교
15
Ⅵ. 실습 방법 외 분석방법
16
Ⅶ. 참고문헌
18
시장품질 분석
-분석방법론 조사연구와 응용-
Ⅰ. 와이블 분포
신뢰성 모델로써 지수분포 다음으로 자주 사용되는 것이 와이블 분포이다. 와이블(Weibull) 분포는 지수 분포를 일반화한 분포로서 고장률 함수가 상수이거나, 증가 또는 감소 함수인 수명 분포들은 모형화 할 때 적절한 분포이다. 이 분포는 스웨덴의 물리학자 와이블(W. Weibull)이 1939년에 재료의 파괴 강도에 대한 분포를 나타내기 위해 이 분포를 발표 하였다. 3개의 모수를 가진 와이블 분포의 신뢰도 함수 등은 다음과 같이 표현된다.
단,
와이블 분포는 다음의 3개의 모수에 의해서 결정된다.
: 위치 모수(location parameter; 2 모수 와이블 분포를 만큼 평행이동한 효과를 준다.)
: 형상 모수(shape parameter; 분포의 …(생략)
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이용하므로 초기고장이나 이상치의 영향에 대해 상대적으로 덜 민감(Robust)
생명표법 테이블에 쓰닌 기본대수
: 살의 누군가가 정확히 연령에 도달하기 전에 죽을 것을 확률.
: 살의 누군가가 정확히 연령을 넘어서도 살아남을 확률
: 연령까지 생존 한 사람의 수
일반적으로 100,000으로 찍은 삶, 즉 세의 죽는 사람들의 수 마지막으로 생일
: 마지막 나이 에 죽은 사람들의 수
: 정확히 세의 사람이 년을 더 생존할 확률
: 세의 사람이 년을 더살고 그이후 년안에 죽을 확률
: 사망률의 힘 , 세의 사람이 짧은 기간 동안 사망한 수는 로 나눠지며 각 기간의 길이에 대해 분할된다, 와 달리, 순간 사망률, 은 1을 초과 할 수 있다.
생명표법 테이블
`생명표법 테이블`
사망률 테이블을 종료하는 데 사용하는 네가지 방법
The Forced Method : 최후의 나이를 고정하고 다른 사망률을 변경하지 않고 1.000와 같은 그 시대의 사망률을 설정.
The Blended Method : 궁극적인 나이 까지 사망률의 패턴을 계속적으로 접근함
The Pattern Method : 사망률의 패턴이 요금 방식이나 히트 1.000까지 계속하는 설정할 최고의 연령 있습니다.
The Less-Than-One Method : The Forced Method의 분산.
Ⅲ. 대형마트 데이터
1 부품번호 및 고장번호
1) 부품번호 : qdC, 고장번호 : sk01
2) 부품번호 : qdD, 고장번호 : sk01
3) 부품번호 : qdD, 고장번호 : sk05
2 사용환경 : 대형마트
- 형상모수 : 3.40557 - 척도모수 : 66698.4
3 부품의 고장분석
3.1 qdC / sk01
`그림 1` qdC / sk01 부품의 Weilbull Plot을 통한 고장분석
3.2 qdD / sk0
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