没有失效或失效很少的可靠性分析-Weibayes分析

当没有失效或失效很少时，可以使用假设的形状或尺度参数进行分布分析，使用的方法称为 bayes 分析。在使用 weibull 模型的情况下，这种方法更多称为 weibayes。bayes 分析使您可以使用先前关于过程的知识对当前的观测值进行推断。如果收集失效数据而其中不包含失效，则当以下四个标准为真时，minitab 可以执行 bayes 可靠性分析：
● 数据来自于 weibull 或指数分布；
● 数据为右删失数据；
● 使用极大似然法来估计参数；
● 您为形状参数（weibull 分布）提供了一个历史值。如果您的数据来自指数分布，minitab 会自动将形状参数指定为 1。
weibayes 分析的示例
假设您拥有没有失效的可靠性数据集，其中 30 个经过 1,000 个小时的测试后未出现失效。您想要预测 2,000 个小时下的失效概率。
最小二乘估计法不能用于没有失效的分析；对于对本例而言，形状参数 1.5 是合适的
结果解释：在 2,000 个小时处，保守失效概率概率为 24.6058%（累积失效概率的 95% 置信区间上限为 24.6058%）。