Weibull dağılımı nedir?
Weibull dağılımı ömür, arıza süresi ve bekleme süresi için standart bir modeldir (x≥0).
PDF: f(x)=(k/λ)(x/λ)^(k-1)exp(-(x/λ)^k). Ortalama: λ·Γ(1+1/k). Varyans: λ²(Γ(1+2/k)-Γ(1+1/k)²). Medyan: λ·(ln 2)^(1/k).
Hazır ayarlar
Yaygın şekilleri hızlı ayarlayın; ardından değerleri değiştirebilirsiniz.
Generator
k/λ, örneklem büyüklüğü, sınıf sayısı ve RNG ayarlarını girin. Sonra örnek üretip sonuçları dışa aktarın.
Örnek istatistikleri
Örnekler (ilk 20)
Bu araç nasıl kullanılır
Arıza örüntüsünün önemli olduğu ömür, bekleme süresi ve güvenilirlik senaryoları için bu sayfayı kullanın.
3 adımda kullanım
- Açıklanabilir kaba bir ömür senaryosuyla şekil
kve ölçekλdeğerlerini ayarlayın. - Bir örnek üretin; histogramı teorik ortalama, varyans ve yüzdeliklerle karşılaştırın.
- Şekil ve ölçek etkilerini ayırmak için
kveyaλdeğerlerinden yalnız birini değiştirin.
Sonuç nasıl okunur
Ölçek λ yatay ekseni uzatır; şekil k ise kütlenin sıfıra yakın mı yoksa ondan uzağa mı yığıldığını değiştirir. Erken arıza ve yıpranma davranışlarını karşılaştırırken bu önemlidir.
Sınır kontrolleri
- k ve λ pozitif olmalıdır.
- Sıfıra yakın değerler çok keskin şekiller oluşturabilir.
- Senaryoları karşılaştırırken tutarlı zaman birimleri kullanın.
Sık sorulan sorular
k ile λ arasındaki fark nedir?
k şekli veya arıza örüntüsünü, λ ise genel zaman ölçeğini kontrol eder.
k küçükken eğri neden 0a yaklaşır?
k 1in altındaysa yoğunluk sıfır yakınında güçlenir; bu daha fazla erken olay veya erken arıza anlamına gelir.
Başka bir araç neden farklı ortalama verebilir?
Farklı parametre tanımları, birimler, yuvarlama veya örneklem büyüklüğü özet değerleri değiştirebilir.
Bu sınırlı olasılık modeli mi?
Hayır. Weibull 0-1 aralığına kısıtlı değerler için değil, negatif olmayan süre veya büyüklükler içindir.
İlk ne yapmalıyım?
Tek bir ölçekle başlayın ve yalnız iki şekil değerini, örneğin k 1in altında ve üstünde olacak şekilde karşılaştırın.