<div data-bbox="165 100 242 112" data-label="Page-Header"><p>제14981호</p></div>
<div data-bbox="437 100 457 112" data-label="Page-Header"><p>관</p></div>
<div data-bbox="544 100 564 112" data-label="Page-Header"><p>보</p></div>
<div data-bbox="678 100 829 112" data-label="Page-Header"><p>2001.12.19. (수요일)</p></div>
<div data-bbox="135 125 175 485" data-label="Text"><p>용자의 사용 형태 및 근접한 신뢰 모델의 차이점 등으로부터 적절한 결정이 수월하게 된다.</p></div>
<div data-bbox="185 125 240 485" data-label="Text"><p>대부분의 예에서는 그와 같은 것은 이를 불가능하며, 이 경우에 적합하고 신뢰할 수 있는 모델은 데이터가 가장 알맞은 모델과 허용차 이탈의 시간 곱수로부터 생성할 수 있는 모델을 비교하는 것에 의해서 결정된다.</p></div>
<div data-bbox="245 380 265 485" data-label="Section-Header"><p>8) 신뢰도 모델 시험</p></div>
<div data-bbox="265 125 335 485" data-label="Text"><p>신뢰도를 나타내는 <math>R(t, \theta)</math>의 개념은 정규분포 <math>N(\mu, \sigma^2)</math>가 일정하지 않은 빈수를 다루기 위해 발전된 통계적인 처리에 의하여 만들어진 신뢰성 시험이다. 이 시험은 "lack of fit" 오차로서 <math>R(t, \theta)</math>와 <math>R(t, \theta)</math>, <math>i=1,2,3,\dots,k</math> 사이의 부적합성으로 발생한 오차와 표본의 모인더 주위에서 발견된 작업장 고유한 순수 오차로서 언급된 오차들을 비교한다.</p></div>
<div data-bbox="340 125 435 485" data-label="Text"><p>"lack of fit" 오차의 산포가 순수 오차의 산포에 비해 상대적으로 크면 신뢰도는 모델은 부적합 것으로 볼 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="440 315 460 470" data-label="Section-Header"><p>① Pure Error Sum of Squares.</p></div>
<div data-bbox="465 125 545 485" data-label="Text"><p>순수 오차가 첫 번째로 고려되며, 앞에서 정의한 Bernoulli 변수들로 되돌아가자. 주기의 전체 표본에 대한 분포가 <math>\sum (y_i - R)^2</math>, <math>i=1,2,3,\dots,k</math>로 주어질 때 ESS로 언급된 관찰된 데이터의 전체적인 분포는 식(4-19)로 얻어진다.</p></div>
<div data-bbox="550 245 575 425" data-label="Equation-Block"><math display="block">ESS = \sum_{i=1}^k \sum_{j=1}^n (y_{ij} - R)^2 \quad (4-19)</math></div>
<div data-bbox="580 245 605 490" data-label="Text"><p>여기서, <math>y_{ij}^2 = y_{ij}</math>, <math>\sum_{j=1}^n y_{ij} = n_i R</math>, 이므로 식(4-20)과 같다.</p></div>
<div data-bbox="610 245 635 425" data-label="Equation-Block"><math display="block">ESS = \sum_{i=1}^k n_i R (1 - R) \quad (4-20)</math></div>
<div data-bbox="645 275 670 490" data-label="Text"><p>ESS는 <math>n = \sum n_i</math>, 라는 자유도 n-k를 갖고 있다.</p></div>
<div data-bbox="675 155 700 490" data-label="Text"><p>그러므로 <math>S^2</math>로 표시되는 순수 오차는 다음 값에 의해 질착할 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="705 245 730 425" data-label="Equation-Block"><math display="block">S^2 = \frac{1}{n-k} \sum_{i=1}^k n_i R (1 - R) \quad (4-21)</math></div>
<div data-bbox="735 125 785 490" data-label="Text"><p>계산된 <math>S^2</math>은 임의의 변수 <math>x^*</math>에 근사하게 접근하고 자유도와 잠재질 매 임의의 변수가 된다.</p></div>
<div data-bbox="790 345 810 490" data-label="Section-Header"><p>② Residual Sum of Squares</p></div>
<div data-bbox="815 205 840 490" data-label="Text"><p>모형의 분포도는 residual sum of squares에 의해 주어진다.</p></div>
<div data-bbox="845 245 870 425" data-label="Equation-Block"><math display="block">RSS = \sum_{i=1}^k \sum_{j=1}^n (y_{ij} - R)^2 \quad (4-22)</math></div>
<div data-bbox="135 505 175 870" data-label="Text"><p>하고 <math>R(t, \theta)</math>는 허용차 이탈이 시간 <math>t</math>에 발생되어질 확률이라고 하면, <math>t</math>에 신뢰성은 <math>R(t) = 1 - T(t)</math>로 정의되어진다.</p></div>
<div data-bbox="185 505 275 870" data-label="Text"><p><math>y_n</math>는 한 개의 관측된 허용차 이내에 대해 <math>y_n - 1</math>이고 관측된 허용차 이탈에 대해 <math>y_n</math>와 같이 크기 <math>n</math>의 전체 표본에 대한 전체 관측이라 하자. Bernoulli trial에 대한 밀도함수를 이용하여, 전체 표본에 대한 추정함수는 다음과 같이 된다.</p></div>
<div data-bbox="280 585 305 770" data-label="Equation-Block"><math display="block">L = \prod R(y_i)^{y_i} [1 - R(y_i)]^{1 - y_i} \quad (4-14)</math></div>
<div data-bbox="315 505 375 870" data-label="Text"><p><math>R(t)</math>에 대하여 이 함수를 최대화 하는 것은 표본 허용차 이내 확률에 대한 최우추정 이항 추정을 산출한다.</p></div>
<div data-bbox="380 585 405 770" data-label="Equation-Block"><math display="block">R = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n y_i \quad (4-15)</math></div>
<div data-bbox="415 535 445 870" data-label="Text"><p>전체 표본에 대해 허용차 이내에 관측된 횟수는 <math>y_i</math>이고, 다음과 같다.</p></div>
<div data-bbox="450 585 475 770" data-label="Equation-Block"><math display="block">s_i = \sum_{j=1}^{n_i} y_{ij} \quad (4-16)</math></div>
<div data-bbox="485 505 515 870" data-label="Text"><p>이 식을 식(4-14)와 같이 합하여보면 <math>R = s_i / n_i</math>,</p></div>
<div data-bbox="520 585 545 770" data-label="Equation-Block"><math display="block">R_i = 1.2, 3, \dots, k \text{ 측정은 평균치 } R(t) \text{와 변화 } R(t, \theta) / n_i \text{의 임의로 변할 수 있는 이항식으로 분배된다.} \quad (4-17)</math></div>
<div data-bbox="555 505 675 870" data-label="Text"><p>관측된 변수의 확인된 분포를 가지고 확률론적 공정의 확률 법칙 <math>\{R(t), t \in T\}</math>은 최우추정함수에 의해 계수비터 <math>\theta</math>의 구성요소에 대하여 다음과 같이 정의 될 수 있다.</p></div>
<div data-bbox="680 585 705 840" data-label="Equation-Block"><math display="block">L = \prod_{s_i: \{n_i, s_i\}} R(t, \theta)^{s_i} [1 - R(t, \theta)]^{n_i - s_i} \quad (4-18)</math></div>
<div data-bbox="715 765 735 870" data-label="Section-Header"><p>7) 신뢰도 모델 선택</p></div>
<div data-bbox="740 505 825 870" data-label="Text"><p>최우추정 방법에 의하여 모델링이 정해지면 이를 선택해야 하며, 이는 측경신뢰도에 대한 허용차 이탈의 분석을 통하여 고정에 관한 제반 요인을 파악하고 난 후, 이에 따른 여러 가지 형태의 모델을 만들어서 산점체 환경에 적합한 형태를 선택해야한다.</p></div>
<div data-bbox="830 505 870 870" data-label="Text"><p>이러한 신뢰도의 모델링은 수학적으로 불확실한 성장 과정의 모형을 사용함으로써 가능하다. 이것은 MTE 디자인의 공학적 분석, 안정된 부품, 사</p></div>