PosData分布分析模塊概述：
PosData軟件的分布分析模塊可對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分布擬合分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。通過(guò)分布分析模塊，使用直方圖、CDF圖、正態(tài)分位數(shù)圖、擬合分位數(shù)圖、診斷圖等方式，幫助掌握、確定數(shù)據(jù)服從的分布類(lèi)型，以便進(jìn)行更深入的專(zhuān)業(yè)分析。PosData軟件的分布分析模塊可進(jìn)行指數(shù)、威布爾、正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、Logistic分布、兩正態(tài)混合、三正態(tài)混合、威布爾混合等分布分析。
分布類(lèi)型
指數(shù)分布——指數(shù)分布是可靠性工程中常用的分布形式，例如用于電子元件的失效建模等。從數(shù)學(xué)上講，它是簡(jiǎn)單的分布類(lèi)型，很多時(shí)候都可能使用它。事實(shí)上，指數(shù)分布屬于威布爾分布的一種特例，即形狀參數(shù)β為1時(shí)。指數(shù)分布用于表征具有恒定故障率（或不隨時(shí)間或磨損而退化的產(chǎn)品），也稱(chēng)為無(wú)記憶性。 指數(shù)分布的概率密度函數(shù)PDF公式如下：
威布爾分布——威布爾分布是可靠性工程中應(yīng)用最廣泛的壽命分布之一。機(jī)械設(shè)備等可靠性建模一般使用威布爾分布建立。威布爾分布它是一種多用途分布，可以根據(jù)形狀參數(shù)的值來(lái)呈現(xiàn)其他類(lèi)型分布的特征。比如上述的指數(shù)分布。
威布爾分布的概率密度函數(shù)PDF公式如下：
正態(tài)分布——正態(tài)分布，也稱(chēng)為高斯分布，是應(yīng)用最廣泛的通用分布。正是由于這個(gè)原因，它在包括可靠性和生存性數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用。有一些人認(rèn)為正態(tài)分布不適合壽命分布數(shù)據(jù)建模，因?yàn)榉植嫉淖髽O限延伸到負(fù)無(wú)窮大。這可能會(huì)導(dǎo)致建模失敗。但是，前提是所討論的分布具有相對(duì)較高的平均值和相對(duì)較小的標(biāo)準(zhǔn)差，此時(shí)，負(fù)失效時(shí)間的問(wèn)題則可忽略。正態(tài)分布已經(jīng)被證明對(duì)消耗品的壽命數(shù)據(jù)建模是有用的，例如打印機(jī)碳粉盒。 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)PDF公式如下：
Logistic分布——logistic分布應(yīng)用于增長(zhǎng)模型，并用于一種稱(chēng)為logistic回歸。它在壽命數(shù)據(jù)建模中也有應(yīng)用。logistic分布的形狀與正態(tài)分布非常相似。有人認(rèn)為logistic分布不適合壽命數(shù)據(jù)建模，因?yàn)榉植嫉淖髠?cè)限制擴(kuò)展到負(fù)無(wú)窮大?？梢韵胂螅@可能會(huì)導(dǎo)致模擬失效時(shí)間為負(fù)時(shí)間。但是，前提是所討論的分布具有相對(duì)較高的平均值和相對(duì)較小的位置參數(shù)，此時(shí)，失效時(shí)間為負(fù)則可解決。 Losgistic分布的概率密度函數(shù)PDF計(jì)算公式如下：
目前，交互式數(shù)據(jù)可視化分析、預(yù)測(cè)及質(zhì)量與可靠性改進(jìn)系統(tǒng)PosData已經(jīng)開(kāi)放試用，需要了解及試用的可關(guān)注公眾號(hào)，或直接聯(lián)系我們。