極值參數估計不確定極值參數估計與威布爾參數估計中使用的故障天數圖中的 alpha/beta 估計相比如何。
了解威布爾中 beta >1 表示設備將隨著時間的推移繼續發生故障，極值估計只是威布爾分析的變換嗎？
謝謝，
查爾斯
JMP 17
進階統計建模基礎資料分析與建模資料混合與清理回覆：極值參數估計標記，
謝謝（你的）資訊..回去重新讀了比爾·米克的書。 我想我會堅持使用 Weibull 和 LogNormal，因為設備會隨著時間的推移「優雅地」降級。隨著高頻的增加，極端值似乎更適合早期的故障。
謝謝，
查爾斯
回覆：極值參數估計威布爾分佈累積分佈函數與最小極值分佈 CDF 相關：
（JMP培訓課程）
SEV分佈：
（JMP培訓課程）
上面的 Weibull CDF 可以從位置尺度參數化轉換為尺度形狀參數化：
（JMP培訓課程）
形狀參數的解釋具體為：
（JMP培訓課程）
我不確定這些資訊是否有幫助。 如果還是不清楚就繼續提問。
