
- •2. Методические указания по выполнению
- •3.2.1. Графическое оценивание параметра
- •3.2.2. Графическое оценивание параметров
- •3.2.3. Графическое оценивание параметров
- •1.2 Требования к отчёту по его оформлению.
- •15,6873 Записывается 15,7
- •0,00253 Записывается
- •348795 Записывается
- •2. Методические указания по выполнению практических занятий
- •2.1.Методика определения показателей надёжности.
- •2.2. Обработка статистической информации о надёжности исследуемого объекта
- •2.2.1.Упорядочение исходной выборки наработок до отказа
- •2.2.2. Проверка статистических гипотез Проверка статистической гипотезы о соответствии экспоненциальному распределению
- •Проверка статистической гипотезы о её соответствии распределению Вейбулла
- •3. Оценивание параметров распределений.
- •3.1. Аналитические методы получения точечных оценок.
- •3.2.1. Графическое оценивание параметра экспоненциального распределения.
- •3.2.2. Графическое оценивание параметров распределения Вейбулла
- •3.2.3. Графическое оценивание параметров нормального распределения
- •4. Оценивание показателей безотказности
- •Экспоненциальное распределение
- •Нормальное распределение
- •5. Восстановление работоспособного состояния
- •Список литературы.
- •Приложение.
3.2.1. Графическое оценивание параметра экспоненциального распределения.
По формуле (3.3) находим значения функции распределения F(x) и наносим на вероятностную сетку (рис3.1) точки с координатами [xi;100*F(xi)]. Далее оценивается возможность проведения через эти точки прямой, что характеризует принадлежность данной выборки к экспоненциальному распределению. Обычно рекомендуется проводить "на глаз" прямую, наименее уклоняющуюся от точек эмпирической функции распределения, и таким образом, чтобы над прямой и под ней оказалось примерно одинаковое количество точек. Во многих случаях существующую здесь неоднозначность можно уменьшить, соблюдая дополнительное условие: лучшей считается прямая, накрывающая большее число точек. экспоненциального распределения
ПРИМЕР 3.2. Найти параметры экспоненциального распределения.
Исходные данные:
Упорядоченная статистическая совокупность:
1, 2, 3, 4, 6, 8, 11, 15.
Решение,
Наносим на вероятностную сетку (см. рис.4.1) точки с координатами [1;11,7], [2;23,5], [3;35,3], [4;47,1], [6;58,8], [8;70,6], [11;82,4], [15;94,1] и проводим через них прямую. Абсцисса точки с ординатой 63,8 соответствует величине 9,2, тогда параметр:
Рис3.1.Графическое
оценивание параметра экспоненциального
распределения.
3.2.2. Графическое оценивание параметров распределения Вейбулла
Оценивание параметров распределения Вейбулла можно находить по вероятностной сетке (рис 3.2.), используя зависимость:
ln(t)=ln{-ln[1-F(t)]}; y=ln(t),
где (t)-накопленная интенсивность отказов.
Вычисление накопленной частоты отказов производят в следующей последовательности:
- наработки до отказа и до цензурирования выстраиваются в вариационный ряд;
- для каждого значения ti вычисляются соответствующие значения оценки накопленной интенсивности отказов:
i=i-1+1/Ri; 0=0.
где Ri - инверсионный номер изделия, то есть ранг, отсчитанный с конца вариационного ряда.
Если точки с координатами [lni;lnti] на вероятностной сетке удовлетворительно апроксимируются прямой, то переходят к оценке точечных значений параметров a и b.
Пересечение полученной прямой с линией, проведенной параллельно оси абсцисс из точки с ординатой y=0, дает точку, абсцисса которой характеризует точечную оценку параметра а.
Точка пересечения прямой, проведенной из специальной точки А параллельно построенной прямой, со шкалой b дает искомую оценку параметра b.
Оценка параметра а равна абсциссе точки пересечения построенной прямой и линией, проведенной из точки с ординатой F(x)=0,623 или у=0.
ПРИМЕР 3.3. Выполнить графическое оценивание параметров распределения Вейбулла, имея следующую исходную выборку наработок до отказа (сут.) вкладышей универсального шпинделя:
54, 32, 96, 75, 60, 38, 42, 79, 55, 63
.
Решение:
Для нахождения оценок параметров распределения воспользуемся вероятностной сеткой (см. рис 3.2).
На вероятностной сетке справа на оси ординат отложена шкала логарифмов накопленной частоты отказов.
Вычисления накопленной частоты сведем в таблицу.
I |
Ri |
ti |
1/ Ri |
i |
ln i |
1 |
10 |
32 |
0.1 |
0.1 |
-2.3 |
2 |
9 |
38 |
0.11 |
0.21 |
-1.56 |
3 |
8 |
42 |
0.125 |
0.335 |
-1.09 |
4 |
7 |
54 |
0.143 |
0.478 |
-0.74 |
5 |
6 |
55 |
0.167 |
0.645 |
-0.44 |
6 |
5 |
60 |
0.2 |
0.845 |
-0.17 |
7 |
4 |
63 |
0.25 |
1.095 |
0.09 |
8 |
3 |
75 |
0.333 |
1.425 |
0.36 |
9 |
2 |
79 |
0.5 |
1.928 |
0.66 |
10 |
1 |
96 |
1.0 |
2.925 |
1.07 |
Наносим на вероятностную сетку точки с координатами [x=ti;y=lni] и проводим через них прямую.
Пересечение прямой с линией, проведенной параллельно оси абсцисс из точки с ординатой у=0, дает оценку параметра а:
а=65.
Из точки А проводим луч параллельно построенной прямой до пересечения со шкалой b. Точка пересечения дает оценку параметра b=3,2.
ПРИМЕР 3.4. Исходные данные. Имеется упорядоченная статистическая совокупность:
2,1; 2,8; 3,4; 4,1; 4,5; 5; 5,5; 6,6; 8.
Решение,
Находим ординаты точек, абсциссы которых соответствуют величинам, представленным в исходной выборке, по формуле:
F(xi)=(i-)/(N--+1),
где =0.52 ((b-1)/b) =0.5-0.2((b-1)/b) ;
Предварительное
ориентировочное значение параметра b
найдем из табл.2 прил. по коэффициенту
вариации
b=2,6;
тогда:
На вероятностную сетку (рис 3.3.) наносим точки с координатами [2,1;7,3],[2,8;18,1], [3,4;28,8], [4,1;39,6], [4,5;50,3], [5;61,0], [5,5;71,8], [6,6;82,6], [8;93,3]. Проводим через эти точки прямую по методике, описанной в предыдущем примере.
Из специальной точки "А", указанной на вероятностной сетке, проводим луч, параллельно построенной прямой. Точка пересечения луча со шкалой "b" дает значение параметра b=2.6. Значение абсциссы точки на прямой с ординатой 63,8 дает значение параметра а=5.2.