如何計算預測故障率的置信區間這是一個非常基本的統計問題，也導致了「我如何在 JMP 中做到這一點」問題。
假設我有一個預期缺陷率為 0.5% 的組件。我建立了 500 個系統，每個系統都使用 N 個這樣的組件。這些組件是隨機選擇的並且彼此獨立。我可以在系統層級測試缺陷。
簡單來說，如果 N=2，系統良好的機率為 0.995^2 = 99.0025%，這意味著我預期 500 個系統中有 5 個系統無法通過測試。如果 N=3，那麼這將更改為 0.995^3*500 = 500 個系統中有 8 個。
這個推理正確嗎？如果是這樣，我可以使用 JMP 計算該數字周圍的置信區間嗎？為此我需要哪些附加資訊（例如缺陷率變化的估計）？
任何對文件有用部分的建議或指示將不勝感激！
非常感謝！
數據探索和視覺化回复：如何計算預測故障率的置信區間感謝您的回复，馬克。 我會做一些進一步的閱讀。
回复：如何計算預測故障率的置信區間JMP 文檔主要是關於 JMP，而不是統計數據。 有很多關於統計的好資料。 請看這個文章. 是的，具有所述假設的此類問題的基礎是二項式分佈模型。 該模型有兩個參數，成功概率和試驗次數。 置信區間是概率參數的估計值。 如果您知道參數，則沒有間隔。 如果你估計參數，那麼就有一個參數。 您可以使用區間而不是點估計來計算給定試驗次數的成功次數範圍。
