这是一个非常基本的统计问题，也引出了一个“如何在 JMP 中做到这一点”的问题。
假设我有一个组件，其预计缺陷率为 0.5%。我构建了 500 个系统，每个系统都使用 N 个这样的组件。这些组件是随机选择的，彼此独立。我可以在系统级别测试缺陷。
在我看来，如果 N=2，系统良好运行的概率为 0.995^2 = 99.0025%，这意味着我应该预计 500 个系统中会有 5 个系统测试失败。如果 N=3，那么这个概率就会变成 0.995^3*500 = 500 个系统中有 8 个系统失败。这只是二项分布。
这个推理正确吗？如果正确，我可以使用 JMP 计算该数字的置信区间吗？这个问题有意义吗？为此我还需要哪些其他信息（例如缺陷率变化的估计值）？
如有任何建议或对文档有用部分有所指点，我们将不胜感激！
非常感谢！
JMP 文档主要是关于 JMP，而不是统计数据。 有很多关于统计的好资料。 请看这个文章. 是的，具有所述假设的此类问题的基础是二项式分布模型。 该模型有两个参数，成功概率和试验次数。 置信区间是概率参数的估计值。 如果您知道参数，则没有间隔。 如果你估计参数，那么就有一个参数。 您可以使用区间而不是点估计来计算给定试验次数的成功次数范围。
