極値パラメータ推定極値パラメーター推定値が、故障までの日数プロットのワイブル パラメーター推定値で使用されるアルファ/ベータ推定値とどのように比較されるかは不明です。
>1 のベータは、ワイブルでデバイスが時間の経過とともに故障し続けることを意味することを理解しています。極値推定値は、ワイブル分析の変換にすぎませんか?
ありがとう、
チャールズ
JMP17
分析Re: 極値パラメータ推定ワイブル分布の累積分布関数は、最小極値分布 CDF に関連しています。
（JMP養成コース）
SEV 分布:
（JMP養成コース）
上記のワイブル CDF は、位置-スケールのパラメーター化からスケール-形状のパラメーター化に変換できます。
（JMP養成コース）
形状パラメーターの解釈は、具体的には次のとおりです。
（JMP養成コース）
この情報が役立つかどうかはわかりません。 それでもわからないことがあればどんどん質問してください。
Re: 極値パラメータ推定マーク、
情報をありがとう..ビル・ミーカーの本を読み直した。 時間の経過とともに「優雅に」劣化するデバイスについては、Weibull と LogNormal を使い続けると思います。極値は、hf の増加に伴う初期故障に適しているようです。
ありがとう、
チャールズ
